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内容简介：本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法,具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中,基础性内容是深度学习最核心部分,具体包括:机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容,主要是阐述最新发展的一些技术,可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括:GAN生成对抗网络、图神经网络、Transformer与注意力机制,以及深度强化学习。本书第三部分是应用部分,具体包括:计算机视觉、自然语言处理,以及大语言模型。