動手學PyTorch建模與應用：從深度學習到大模型
王國平
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王國平
《動手學PyTorch建模與應用:從深度學習到大模型》是一本從零基礎上手深度學習和大模型的PyTorch實戰指南。《動手學PyTorch建模與應用:從深度學習到大模型》共11章，第1章主要介紹深度學習的概念、應用場景及開發環境搭建。第2章詳細介紹PyTorch數學基礎，包括函數、微分、數理統計、矩陣等基礎知識及其案例。第3章介紹數據預處理及常用工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、數據清洗、特徵工程以及深度學習解決問題的一般步驟等。第4章介紹PyTorch基礎知識，包括張量的創建、激活函數、損失函數、優化器等。第5章介紹PyTorch深度神經網絡，包括神經網絡概述、卷積神經網絡、循環神經網絡等。第6章介紹PyTorch數據建模，包括迴歸分析、聚類分析、主成分分析、模型評估與調優等。第7～10章介紹PyTorch圖像建模、文本建模、音頻建模和模型可視化。第11章介紹大語言模型的原理、主要的大語言模型及模型本地化部署、預訓練與微調技術。本書還精心設計了50個動手案例和上機練習題，並對所有代碼進行了詳盡註釋和說明，同時提供數據集和配書資源文件，以幫助讀者更好地使用本書。 《動手學PyTorch建模與應用:從深度學習到大模型》講解深入淺出，注重動手實操，特別適合想學習AI技術或想進入該領域的初學者，對深度學習感興趣的新手、在校學生和從業者閱讀，也很適合作爲培訓機構和高校相關專業的教學用書。
這本書可以說是深入淺出，不會像字典和百科全書一樣，一開始就把一個模塊的所有知識倒出來，而是通過不同章節層層遞進，像講故事的模式，例子也很實用，代碼都加了註釋，jupyter格式配了運行結果。 不足的地方主要是錯誤不少，可能是因爲沒校對。比如預測股票成交量那個例子，代碼其實是預測收盤價格的，示例代碼中，驗證集也更新了梯度，顯然是複製粘貼後沒細看。第8章缺了示例代碼。有些公式的算術符號也是錯的，乘號和加號混用，有些詞也顛倒。 自己懂的話，這些小錯都不影響，就怕本身不懂被誤導了。
可以說是今年看到過最好的一本人工智能入門書了，從基本的pycharm教程教起，每章都有相應的代碼和具體事例，學到的AI不僅停留在理論層面，還可以真實的看到對應的效果。 對各種AI的模型講解也非常通俗易懂，即兼顧到了基本的原理講解，但又不會在太過的公式上深挖，而是側重於事例應用。 尤其是在神經網絡的介紹上，從前饋到卷積再到循環神經網絡再到LSTM，第一次算把這些神經網絡理清楚了。