本書介紹內容包括支持向量機、線性回歸、決策樹、遺傳算法、深度神經網絡（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循環神經網絡（LSTM、GRU、Attention）、生成對抗網絡（DCGAN、WGAN-GP）、自編碼器、各種聚類算法、目標檢測算法（YOLO、MTCNN）以及強化學習，有助於人工智能新人搭建一個全面且有用的基礎框架。 ？本書包含8個實戰，分別是：決策樹、MNIST手寫數字分類、GAN基礎之手寫數字生成、GAN優化、風格遷移、目標檢測（YOLO）、人臉檢測（MTCNN）和自然語言處理。8個實戰可以讓讀者對PyTorch的使用達到較高水平。
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