吴茂贵

在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到茅塞顿开的效果，但如果用一些图形来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。

深度学习是一块难啃的硬骨头，对有一定开发经验和数学基础的从业者是这样，对初学者更是如此。其中卷积神经网络、循环神经网络、对抗式神经网络是深度学习的基石，同时也是深度学习的3大硬骨头。为了让读者更好地理解掌握这些网络，我们采用循序渐进的方式，先从简单特例开始，然后逐步介绍更一般性的内容，最后通过一些PyTorch代码实例实现之，整本书的结构及各章节内容安排都遵循这个原则。此外，一些优化方法也采用这种

本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。通过阅读本书，您将学习如下内容：（1）AIGC技术基础深入了解神经网络的基础知识，包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的