本书共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch 2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，PyTorch 2.0入门，以及13个实战项目：迁移学习花朵识别、垃圾分类识别、短期电力负荷预测、空气质量预测、手写数字识别、人脸识别与面部表情识别、图像风格迁移、糖尿病预测、基于GAN生成动漫人物画像、基于大语言模型的NLP、猴痘病毒识别项目实战、X光肺部感染识别项目实战、乐器声音音频识别项目实战。