出版社内容情報
人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。
初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます!
本書は、次のような読者を想定しています。
1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者
Keras/Tensorflowを使った経験がある方は、まずPyTorch独特の「ポリシー」につまずきがちです。
PyTorchは「多値分類モデルにおける損失関数」の考え方が独特で、それを分かりやすく解説します。
2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方
今後、論文で公開されている実装コードを試すには、PyTorchの知識が必須になってきます。
本書では、ディープラーニングに必要な数学をイメージとして解説するので、公開コードを深く理解し、応用できるようになります。
3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方
初心者に向けて、PyTorchプログラミングを理解するのに必要な、Pythonの基本文法と、NumPy、Matplotlibの必要最小限の機能を、巻末の講座として用意しました。
目的がディープラーニングだけなら、本書の講座で書いた概念・機能だけを理解すれば十分で、ディープラーニングを学ぶためのスタートラインに立てます。
本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。
機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。
内容説明
本書の最終ゴールはＰｙＴｏｒｃｈでディープラーニングプログラミングができるようになることです。表面的な理解ではなく、ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかるようにしました。数式は使わずイメージで必要な数学も解説します。新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。初心者でも他書に頼らず、本書１冊でゴールにたどり着けます。
目次
初めての画像認識
基礎編（ディープラーニングのためのＰｙｔｈｏｎのツボ；ＰｙＴｏｒｃｈの基本機能；初めての機械学習 ほか）
機械学習実践編（線形回帰；２値分類；多値分類 ほか）
画像認識実践編（ＣＮＮによる画像認識；チューニング技法；事前学習済みモデルの利用 ほか）
著者等紹介
赤石雅典［アカイシマサノリ］
アクセンチュア株式会社ビジネスコンサルティング本部ＡＩグループシニア・プリンシパル。１９８５年、東京大学工学部計数工学科卒。１９８７年、同大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エムに入社し、２０２０年１２月に退職。２０２１年３月アクセンチュア入社。現在はＡＩ人材育成関連の仕事を主に担当している。社外講師、京都情報大学院大学客員教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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