本书内容

本书共10章，各章内容概述如下：

第1章搭建深度学习环境，内容包括深度学习概述、搭建开发环境以及一个简单的案例。

第2章介绍深度学习的数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础及其案例。

第3章介绍PyTorch的基本概念，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。

第4章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络。

第5章介绍PyTorch数值建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优。

第6章介绍PyTorch图像建模，包括图像分类技术、图像识别技术、图像分割技术及案例。

第7章介绍PyTorch文本建模，包括Word2vec、Seq2Seq、Attention模型及其案例。

第8章介绍PyTorch音频建模，包括音频处理及应用、音频特征提取、音频建模案例。

第9章介绍PyTorch模型可视化，包括Visdom、TensorBoard、Pytorchviz、Netron。

第10章介绍联邦学习的算法原理、主要类型、研究现状等，通过案例介绍其建模流程。