おススメ書籍：つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング

最近TwitterのKaggle界隈でこの本が話題になっているようです：

【学習できるタスク】
転移学習：ファインチューニング:少量の画像データからディープラーニングモデルを構築
物体検出(SSD)：画像のどこに何が映っているのかを検出
セマンティックセグメンテーション(PSPNet)：ピクセルレベルで画像内の物体を検出
姿勢推定(OpenPose)：人物を検出し人体の各部位を同定しリンク
GAN：(DCGAN、Self-Attention GAN):現実に存在するような画像を生成
異常検知：(AnoGAN、Efficient GAN):正常画像のみからGANで異常画像を検出
自然言語処理：(Transformer、BERT):テキストデータの感情分析を実施
動画分類：(3DCNN、ECO):人物動作の動画データをクラス分類

パッと見ると、タスクごとにディープラーニングの知識を網羅的にまとめている一冊ですね。

実装と応用の角度から解説していて、サンプルコードも充実、MLエンジニアにとってかなり読みやすい本と思います。

読みたいな～