PyTorch深度学习模型开发实战

　　人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来非常流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的。读者只要亲自动手，依次对各种任务进行编程实践，并彻底理解其中的原理，就一定能逐步掌握复杂深度学习的应用方法。 《PyTorch深度学习模型开发实战》 内容丰富全面，讲解通俗易懂，特别适合作为有一定基础的AI工程师提升技能、中高级机器学习/深度学习工程师巩固相关基础的参考书籍。

　　小川雄太郎 东京大学理学博士，曾在东京大学研究生院从事脑功能测量及计算论的神经科学研究。获取博士学位后，曾担任东京大学特聘研究员。现任职于日本电通国际信息服务公司总部 AI 技术开发部，主要负责以深度学习为主的机器学习相关技术的研究开发和技术支持。另外，他还是早稻田大学全球教育中心的兼职讲师和日本深度学习协会会员。在业余时间开展了多场人工智能相关讲座并撰写了多种人工智能相关书籍。