出版社内容情報
本書は実例を交えて、畳み込み/リカレント/敵対的生成ネットワーク（GAN/LSGAN/CGAN）、物体検出など解説します。PyTorchはニューラルネットワークを構築できる深層学習フレームワークで、データの流れを動的に定義することができる「Define by Run」を採用しています。本書は、画像や文書の分類処理について学べるように、畳み込みネットワークからリカレントネットワーク、敵対的生成ネットワーク（GAN/LSGAN/CGAN）、物体検出までを実例を交えて体系的に解説します。
第1章 PyTorchと開発環境
第2章 PyTorchの基礎
第3章 PyTorchを使ったニューラルネット基礎
第4章 畳み込みネットワーク
第5章 リカレントニューラルネットワーク
第6章 敵対的生成ネットワーク
第7章 物体検出
第8章‾第11章 各種パッケージ（torchパッケージ、torch.nnパッケージ、torch.optimパッケージ、torchvisionパッケージ）
宮本圭一郎、大川洋平、毛利拓也［ミヤモトケイイチロウ］
著・文・その他
内容説明
画像処理や自然言語を学べるよう、畳み込みネットワークからリカレントネットワーク、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ／ＬＳＧＡＮ／ＣＧＡＮ）、物体検出までを実例を交えて体系的に解説。
目次
第１章 ＰｙＴｏｒｃｈと開発環境
第２章 ＰｙＴｏｒｃｈの基礎
第３章 ＰｙＴｏｒｃｈを使ったニューラルネット基礎
第４章 畳み込みニューラルネットワーク
第５章 リカレントニューラルネットワーク
第６章 敵対的生成ネットワーク
第７章 物体検出
第８章 ｔｏｒｃｈパッケージ
第９章 ｔｏｒｃｈ．ｎｎパッケージ
第１０章 ｔｏｒｃｈ．ｏｐｔｉｍパッケージ
第１１章 ｔｏｒｃｈｖｉｓｉｏｎパッケージ
著者等紹介
宮本圭一郎［ミヤモトケイイチロウ］
株式会社Ｔｓｕｎａｇｕ．ＡＩ ＡＩエンジニア。株式会社ＧＩＢ ＪＡＰＡＮ ＣＴＯ
大川洋平［オオカワヨウヘイ］
２００６年から微細加工エンジニア。２０１８年にロボットエンジニアに転職
毛利拓也［モウリタクヤ］
大学院時代は量子コンピュータを研究し、卒業後は会計系コンサルティングファームでシステム導入プロジェクトをリード。東京大学の社会人講座「実データで学ぶ人工知能講座」でディープラーニングの技術に興味を持つ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
