本书系统介绍人工神经网络的基本理论、经典模型及其典型应用, 围绕“理论-方法-实践-案例”这一主线, 结合PyTorch深度学习框架, 对人工神经网络的核心技术进行全面讲解。全书注重理论与实践相结合, 涵盖多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、图神经网络等多种主流深度学习模型。在此基础上, 围绕典型应用场景, 精心设计多个完整案例, 系统展示人工神经网络在实际问题中的建模思路与实现过程。突出“案例驱动”的教学特色, 通过问题分析、相关知识讲解、模型构建、实验实现与结果分析等环节, 引导读者掌握人工神经网络的设计思想与工程实践方法。