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《Python深度学习：基于PyTorch》 这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： *部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。 第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。 《Python深度学习：基于TensorFlow》 本书共22章，分为三个部分。*部分（第1~5章）为Python及应用数学基础部分，介绍Python和TensorFlow的基石Numpy，深度学习框架的鼻祖Theano，以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分（第6~20章）为深度学习理论与应用部分，介绍机器学习的经典理论和算法，深度学习理论及方法，TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API，深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例，TensorFlow的高级封装，TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分（第21~22章）为扩展部分，介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。