本书是一本由浅入深地介绍深度学习的理论原理及PyTorch深度学习框架的入门书籍，全书通过图文并茂的方式对重点知识进行讲解，注重实践，详细地介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的构建和训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络的实现，以及前沿的深度生成模型的应用。通过学习本书，读者不仅可以了解深度学习，而且可以轻松实现机器作诗、自动乐曲生成、机器翻译、图像去噪等有趣的应用。全书配有注释详细的代码，方便读者学习与实践。本书适用于对人工智能感兴趣的读者，也适合作为深度学习领域的入门教材。

本书从人工智能的视角，研究了“基于一阶动态逻辑及其扩展系统的Agent行为推理”，并对相关问题进行了哲学反思。具体内容包括：作为一阶动态逻辑的基础系统的命题动态逻辑、一阶动态逻辑系统及其复杂性与表达力、基于类型命题动态逻辑的行动类型与Agent能力推理、基于规划修订动态逻辑的Agent规划修订推理、基于动态逻辑的Agent交互协议推理、相关问题的哲学反思与展望性研究。

《深度学习模式与实践》通过介绍**实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室走向应用。本书收集并阐明了近十年来真实世界中深度学习最紧密的洞察。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能，并建立信心。 《深度学习模式与实践》深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单和有趣。在此过程中，读者将学会相关技巧来部署、测试和维护项目。 本书的内容包括： 现代卷积神经网络 CNN架构的设计模式 移动和物联网设备模型 大规模模型部署 计算机视觉示例

提供基于PyTorch Lightning的深度学习模型实践方法，让读者能够快速上手实践。2、适用于对深度学习感兴趣但不知道从何处开始学习的读者，帮助他们快速入门并构建自己的模型。 3、强调灵活性，读者可以根据特定需求对模型进行扩展和定制。 4、涵盖了时间序列、生成式模型、半监督学习等多个应用领域，使读者可以探索不同的深度学习任务。 5、提供模型部署和评估的指导，帮助读者将模型应用于实际场景并进行性能评估。 6、讨论了规模化和管理训练的方法，帮助读者处理大规模数据和复杂模型的训练过程。 7、强调深度学习在各行各业的重要作用，使读者了解深度学习在不同领域的应用。 8、使用PyTorch作为基础框架，提供了广泛的资源和社区支持，使读者能够更好地探索和应用深度学习技术。9、通过案例的方式展示实际应用，帮助读者理解如何将PyTorch Lightning模型应用于实际问题，并获得实践经验。

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