本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识和应用方法，详细地介绍各种神经网络结构，经典的神经网络工作原理及其在PyTorch框架下的应用实践。本书共有9个单元，主要介绍了深度学习相关基础知识、PyTorch框架基础知识、机器学习基础知识、人工神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和目标检测网络以及7个实际应用案例。本书采用任务驱动教学方式，提供微课视频、PPT、案例源码等课程教学资源，来辅助教师教学和学生学习。本书适合深度学习初学者学习，可作为计算机相关专业的教材，也可供从事相关开发工作的工程技术人员阅读参考，或作为其他社会培训的培训教材或参考书。