Chapters
第1章 はじめに
第2章 テンソルと基本操作
第3章 オートグラド(自動微分)の仕組み
第4章 PyTorch の基本構造: nn.Module と最適化
第5章 画像分類入門 (MNIST)
第6章 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
第7章 RNN と LSTM, GRU
第8章 Transformers 入門 (NLP中心)
第9章 転移学習とファインチューニング
第10章 実践的な学習テクニック
第11章 PyTorch のモデルのデプロイ
第12章 応用分野のハンズオン
第13章 総合演習プロジェクト
第14章 トラブルシューティングとチューニング
第15章 PyTorch の最新動向と今後の学習
付録
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