内容紹介：ＰｙＴｏｒｃｈを用いたディープラーニングの基本的な実装方法を解説し、さらに実際のプロジェクトにおける活用方法を紹介。ディープラーニングの基礎となる重要な概念と、それらをＰｙＴｏｒｃｈでどのように実装するのかを解説します。ＰｙＴｏｒｃｈで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。Ｍａｎｎｉｎｇ　Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ『Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ＰｙＴｏｒｃｈ』の翻訳書
ＰｙＴｏｒｃｈでの実装を細部まで掘り下げ解説。ニューラルネットワークとディープラーニングシステムをＰｙＴｏｒｃｈを使って実装する方法を学びます。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など、ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティスを提示します。
もくじ情報：第１部　ＰｙＴｏｒｃｈの基礎（ディープラーニングとＰｙＴｏｒｃｈの概要；訓練済みモデルの利用方法；ＰｙＴｏｒｃｈにおけるテンソルの扱い方　ほか）；第２部　ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見（肺がん早期発見プロジェクトの解説；ＬＵＮＡデータをＰｙＴｏｒｃｈデータセットに変換；結節候補を画像分類するモデルの構築　ほか）；第３部　デプロイメント（Ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ）（本番環境にモデルをデプロイする方法）

スティーブンス，エリ(スティーブンス，エリ)
キャリアの大半をシリコンバレーのスタートアップで過ごし、ソフトウェアエンジニア（企業向けネットワーク機器）からＣＴＯ（放射線腫瘍学のソフトウェア開発）まで、さまざまな役割を担ってきた