本书组织结构

本书侧重于深度学习模型算法与实现核心知识的讲解，力求用深入浅出的语言、图例、动画等多种生动的形式让初学者更加容易入门。本书总计7章，内容分别如下。

● 第1章　复杂卷积神经网络：捕获精细特征—本章主要回顾目前已有的经典卷积神经网络模型。通过学习，读者会对如何实现精细特征的高效捕获有更加全面的认识。

● 第2章　复杂循环神经网络：为记忆插上翅膀—针对序列数据处理中长期依赖等典型问题，本章将讲解长短期记忆网络、门控循环单元等经典的循环神经网络结构，以及常用的优化算法和正则化方法，力求帮助读者更好地训练和评价循环神经网络。

● 第3章　复杂注意力神经网络：大模型的力量—本章主要介绍的复杂注意力神经网络指大规模预训练模型，包括BERT、GPT系列、T5、ViT等，旨在让读者了解大模型的相关原理和技术，紧跟时代潮流。

● 第4章　深度生成模型：不确定性的妙用—本章将介绍更复杂的深度神经网络模型和基于概率统计的建模技术。我们将从常见的近似优化算法讲起，具体讲述变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型等多个深度生成模型，让读者了解深度生成模型在内容生成领域的应用。

● 第5章　计算机视觉：让智慧可见—本章着重介绍深度学习在计算机视觉领域的应用，并辅以实战案例，深入剖析相关技术实现细节。

● 第6章　自然语言处理：人机交互懂你所说—本章着重介绍自然语言处理技术在各领域的应用，阐释人机交互、语义处理等方面的技术原理，并给出了相关数据集及实战案例。

● 第7章　多模态生成式人工智能：引领智能新时代—本章探索了AIGC方向前沿模型并予以趋势分析，帮助读者洞察人工智能2.0的发展方向，勇做时代弄潮儿。