前 言

在这个信息爆炸、技术革新日新月异的时代,深度学习作为人工智能领域的重要分支正引领着新一轮的技术革命。《深度学习和大模型原理与实践》一书，旨在为读者提供深度学习及其大模型技术的全面知识和实践应用的指南。

本书特色在于其深入浅出的理论知识讲解与丰富的实战案例分析。从深度学习的基础概念到复杂的神经网络架构，从PyTorch编程基础到前沿的Transformer模型，每一章节都旨在帮助读者构建扎实的理论基础，并提供实际操作的技巧和经验。

本书内容

第1章讨论了企业数字化转型如何推动AI技术的发展，涵盖了AI技术革命、机器学习、深度学习的核心思想，以及大语言模型的崛起和应用。

第2章介绍了PyTorch编程的基础知识，包括NumPy库的使用、Tensor操作、自动求导机制，以及如何使用GPU加速神经网络的训练

第3章深入讲解卷积神经网络的原理和结构，为读者提供了深度学习在图像识别等领域应用的理论基础。

第4章详细阐释了Transformer模型及其衍生模型BERT的原理和应用,探讨了自注意力机制和多头自注意力等关键技术。

第5章讨论了基于深度学习的推荐系统，通过实战代码展示了如何实现DeepFM等推荐模型。

第6章系统地介绍了YOLO目标检测模型的发展历程，从YOLO V1到YOLO V8，为读者提供了目标检测技术的全面认识。

第7章专注于人脸识别技术，从RetinaFace到ArcFace,为读者揭示了人脸识别技术背后的原理和实践。

第8章详解了Swin Transformer这一视觉大模型，探讨了其在计算机视觉领域的创新和应用。

第9章讨论了地图智能搜索算法，特别是ERNIE模型在文本匹配任务中的应用。

第10章作为本书的压轴，为读者提供了ChatGPT等AI大模型的知识，涵盖了预训练、模型原理及其应用场景。

适合读者

本书适合所有对深度学习和大模型技术感兴趣的读者，无论是在校大学生、研究人员，

还是行业工程师和开发者，都能在本书中找到适合自己学习的内容。对前沿AI技术感兴趣

的读者可以阅读我的博客https://blog.csdn.net/Peter_Changyb，定期分享新技术。

致谢

本书在编写过程中得到了许多专家和同行的支持和宝贵意见。在此，我们向所有参与

本书编写、审校和提供反馈的个人和团队表示衷心的感谢。

我们希望本书能够成为读者在深度学习和大模型技术领域的良师益友，帮助他们在理

论与实践之间架起桥梁，探索人工智能的无限可能。