파치토치는 기계 학습 및 심층 학습 개발자들과 연구자들에게 개발에 대한 접근성과 효율성으로 인해 사용자가 늘어가고 있는 추세이다. 이 책의 내용을 차례로 이해하고 주어진 예제들을 하나씩 실행해 되면 파이토치에서 심층 학습을 지원하는 다양한 기본 구성 요소들을 배우게 될 뿐만 아니라 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 이용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있게 된다. 아울러 ResNet, DenseNet, Inception과 같은 다양한 최신 심층 학습 아키텍처의 개념을 이해할 수 있을 것이다. 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)와 같은 다양한 영역에 신경망을 적용하는 방법도 익힐 수 있다.