本套丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分为三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书为该套丛书的第三卷：序列与自然语言处理。主要介绍了循环神经网络(RNN、GRU和LSTM)和一维卷积；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码、和位置编码；Transformer、层归一化、和视觉Transformer(ViT)；BERT、GPT-2、单词嵌入、和HuggingFace库等内容。