本书将基础理论和算法实现相结合，循序渐进地介绍了人工智能领域中的常见算法，全面、系统地介绍了使用Python实现人工智能算法，并通过PyTorch框架实现人工智能算法中的深度学习内容。全书分为两篇，共12章，分别介绍了人工智能基础、深度学习基础、卷积神经网络的基本构建、PyTorch的基本应用、分类识别技术与应用、目标检测技术与应用、基于视觉大数据检索的图搜图应用、验证码AI识别、基于生成式对抗网络的图像生成应用、肺炎感染影像智能识别、基于深度学习的人脸二维码识别、污损遮挡号牌识别与违法行为检测等内容，并对所涉及的每个知识点都配有相应的实现代码和实例。 本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，全国高等学校的在读学生及相关领域的广大科研人员。