グラフニューラルネットワークの理論から応用先、実装の知識まで修得できる！深層学習をグラフ（ネットワーク）で表される構造データに対して適用するための研究が盛んになっています。グラフ中の頂点やグラフ全体を高精度に分類できれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類、さらには新型コロナウイルス（COVID-19）への対処のための応用なども期待できます。本書では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識および研究事例について説明し、PyTorchによる実装について紹介するとともに、今後の学習のための情報源についても解説します。はじめに第1章　グラフニューラルネットワークとは第2章　グラフエンベディング第3章　グラフにおける畳み込み第4章　関連トピック第5章　実装のための準備第6章　PyTorch Geometricによる実装第7章　今後の学習に向けておわりに