文章主旨：

作者介绍《PyTorch实用教程》第二版，分享其对AI技术学习与开源精神的热忱，旨在帮助学习者快速上手深度学习开发。

关键要点：

• 《PyTorch实用教程》第二版新增十多个深度学习实战项目，涵盖计算机视觉、自然语言处理和大语言模型方向，同时包含推理部署框架的使用。
• 全书结构清晰，分为入门、应用和落地三部分，结合理论与实践，提供丰富的实战案例和系统性知识覆盖。
• 适用范围广，满足AI自学者、产品经理、在校学生及跨领域人士的学习需求。
• 书籍内容顺应AI技术快速发展的需求，旨在为开发者提供全方位知识体系，助力技术人员接触前沿技术。
• 书籍及配套代码均已开源，体现知识共享与技术探索的开源精神。

内容结构：

前言：

作者余霆嵩介绍其背景与书籍诞生过程，表达对AI技术学习和开源社区的热爱。提到与Datawhale合作发布第二版《PyTorch实用教程》，并分享对AI人才需求现状的观察。

本书亮点：

• 结构清晰：书籍分为入门、应用、落地三部分，逐步引导读者深入学习。
• 理论与实践结合：理论讲解与项目案例结合，帮助读者将理论应用于实践。
• 实战案例丰富：涵盖计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等领域的实战任务。
• 系统性覆盖：内容包括PyTorch基础及深度学习项目实战，提供推理部署框架应用。
• 适用性广：满足多种学习背景和需求。

为什么写这本书：

作者希望通过开源书籍回馈学习社区，推动AI技术的普及与发展。同时满足AI开发者快速学习深度学习开发知识体系的需求，助力技术人员开拓AI+领域。

精彩内容概览：

• CV方向：图像分类、图像分割、目标检测等八大项目。
• NLP方向：RNN、LSTM、Transformer等模型应用于文本分类、机器翻译等五大任务。
• LLM部分：四大主流国内开源模型应用与部署，包括GPT Academic优化。
• 书中所有项目从数据到代码均已开源，体现知识共享与技术探索精神。

如何获取本书：

提供在线阅读链接和代码仓库地址，支持PDF电子版获取。

文章总结：

文章传递了作者对开源精神的推崇和对AI技术学习的热情，书籍内容系统全面，适合不同背景的学习者，体现了推动技术普及与共享的初衷。

高效使用AI，一文掌握提示词的编写原则

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Datawhale

查看原文：《PyTorch实用教程》（第二版）开源了！

文章来源：

Datawhale

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