当前,以深度学习为代表的新技术能力在人工智能领域占据了主导地位,越来越多人想要接触这类新技术。因此,更多科普新技术的文本应运而生,翻译市场也对此类文本的翻译提出了高质量需求。本报告以彼得·纽马克的文本类型理论为指导,以电子工业出版社委托的《码农的零门槛AI课:基于Fastai与Py Torch的深度学习》英译汉的第一章为例,探讨在文本类型理论指导下科普文本的翻译技巧。纽马克根据语言的三种主要功能,将文本划分为信息型文本、呼唤型文本和表达型文本。信息型文本以真实信息为重心,翻译强调信息的传递和有效交际;呼唤型文本以读者反映为中心,翻译侧重感染读者;表达型文本以原作者为重心,翻译注重传达原作态度和思想。在此次翻译项目中,源文本体现出科学性、通俗性和有趣性的特征,如何在译文中保持这三种特征成了此次翻译实践的难题。笔者以文本类型理论为指导,讨论相应文本类型下不同语言特征的翻译技巧。源文本的科学性特征主要体现在其信息型文本中,为准确、客观、有逻辑地传递科学信息,笔者采用了术语的约定俗成译法、多义词的明晰化、代词的替换还原、长难句的拆分和重组以及逻辑连接词的增译。源文本中的通俗性主要体现在其呼唤型文本中,为直白、明晰地吸引和指导读者采取行动,笔者采用了标题的补偿和指示中隐藏信息的阐明译法。源文本的有趣性主要体现在其表达型文本中,为生动、自然地传达原作有趣的表达,笔者采用了习语的意译和修辞表达的类比译法。本报告共分为五章。第一章是翻译项目介绍,说明了项目背景、项目要求、项目意义和翻译过程。第二章是源文本分析,从科学性、通俗性和有趣性三个维度剖析了源文本作为科普文的具体语言特征。第三章是理论框架,介绍了纽马克的文本类型理论以及该理论对源文本英译的适用性。第四章是案例分析,笔者以文本类型理论为指导,从保持信息型文本的科学性、保持呼唤型文本的通俗性和保持表达型文本的有趣性三个层面,结合翻译实例对具体的翻译技巧进行分析和总结。第五章是结论,总结了此次翻译实践中的发现和不足之处,并对今后的相关翻译报告和翻译工作提出一些建议。