在知识点的选择上，本书广度和深度兼顾，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术；在写作方式上，本书避开了复杂的数学公式及其推导，从问题的前因后果、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解，通俗易懂。更重要的是，本书不仅仅是聚焦于技术，而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。

全书一共13章：

第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建；

第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理；

第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类，专注于实操，是从基础向高阶的过渡；

第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理，包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题；

第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

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