主要内容：

本教材旨在帮助读者更好地应用机器学习和人工智能，并通过实战案例加深理解。教材内容涵盖机器学习与深度学习的基础知识、算法原理、环境配置、应用实践等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者掌握相关技能。机器学习基础：阐述机器学习与人工智能的关系，介绍机器学习的基本概念、主要类型和经典算法，并通过Scikit-Learn进行实战练习；深度学习基础：讲解人工神经网络的结构、激活函数、损失函数、梯度下降等概念，并通过PyTorch实现简单的神经网络模型；深度学习环境配置：指导读者配置PyTorch环境，并利用GPU加速模型训练，提高学习效率；深度学习算法与应用：介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习算法，并通过实际案例进行演示，涵盖计算机视觉、自然语言处理等领域；大模型的应用与优化：讲解预训练语言模型的应用和微调，以及模型优化技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等；大模型的部署与应用：指导读者使用TensorFlow Serving、ONNX Runtime、Flask+Docker等工具和平台进行模型部署，构建REST API服务，并解决实践中的常见问题。

特色卖点：

（1）内容更全面：不仅包含机器学习的内容，还包含深度学习、大模型等内容。

（2）理论与实践相结合： 不仅讲解理论知识，还通过大量实战案例帮助读者理解和应用。

（3）注重可操作性： 提供详细的操作步骤和代码示例，方便读者学习和实践。

（4）紧跟前沿技术： 介绍深度学习领域的最新进展，如大模型、AGI、强化学习等。