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内容简介：本书根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架，深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容；综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成，介绍了深度学习的新技术，实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。