PyTorchで始める深層学習―数式なしで基礎から実装まで

個数:

PyTorchで始める深層学習―数式なしで基礎から実装まで

  • 提携先に2冊在庫がございます。(2024年03月05日 23時03分現在)
    通常、5~7日程度で出荷されます。
    ※納期遅延や、在庫切れで解約させていただく場合もございます。
    ※1回のご注文は10冊までとなります
  • 出荷予定日とご注意事項
    ※上記を必ずご確認ください

    【出荷予定日】
    通常、5~7日程度で出荷されます。

    【ご注意事項】 ※必ずお読みください
    ◆在庫数は刻々と変動しており、ご注文手続き中に減ることもございます。
    ◆在庫数以上の数量をご注文の場合には、超過した分はお取り寄せとなり日数がかかります。入手できないこともございます。
    ◆事情により出荷が遅れる場合がございます。
    ◆お届け日のご指定は承っておりません。
    ◆「帯」はお付けできない場合がございます。
    ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
    ◆特に表記のない限り特典はありません。
    ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。
  • ●店舗受取サービス(送料無料)もご利用いただけます。
    ご注文ステップ「お届け先情報設定」にてお受け取り店をご指定ください。尚、受取店舗限定の特典はお付けできません。詳細はこちら
  • サイズ B5判/ページ数 246p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784865941302
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

◆◆注目のディープラーニングツールを指南!◆◆

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ
「Torch」(松明の意)のPython対応版です。
Facebookが開発を主導したOSSとして非常に注目されています。
本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、
Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。
機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、
数式なしで丁寧に解説します。

■第?部 身近になったAI
第1章 知っておきたいAI動向
第2章 PyTorchライブラリ
第3章 PyTorchの準備

■第?部 機械学習入門
第4章 機械学習とは?
第5章 実践・ニューラルネットワーク

■第?部 深層学習入門
第6章 実践・多層パーセプトロン
第7章 実践・畳み込みニューラルネットワーク
第8章 実践・Q学習
付 録

小泉 訓[コイズミ サトシ]
著・文・その他

内容説明

PyTorchは、世界で主流の深層学習ライブラリのひとつ「Torch」(松明の意)のPython対応版です。Facebookが開発を主導したOSSとして非常に注目されています。本書はこのライブラリを初めて触るところから手ほどきし、Pythonによる異常検知や画像認識の実装までを体験。機械学習・深層学習を初めて学ぶITエンジニア向けに、数式なしで丁寧に解説します。

目次

第1部 身近な技術になったAI(知っておきたいAI動向;PyTorchライブラリ;PyTorchの準備)
第2部 機械学習入門(機械学習とは?;実践・ニューラルネットワーク)
第3部 深層学習入門(実践・多層パーセプトロン;実践・畳み込みニューラルネットワーク;実践・Q学習)
付録 Appendix

著者等紹介

小泉訓[コイズミサトシ]
ITエンジニア。ソフトハウスでIoT×AIを搭載したサービスを開発している(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

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

みるか

1
Python言語にはPyTorchという深層学習ライブラリがあります.本書はこのPyTorchを使って異常検知や画像認識を実装することを目指しています.具体的には,用いる手法をさらっと解説し,コードを載せて(一部動かないコードあり)実装がうまくいっていることを確認し,次に進むという流れが各章で展開されており,あまり実りのある内容ではないというのが個人的な感想です.2019/01/30

日々

1
5 点 NN, DNN, CNN, DQN と深層学習の手法をさらっと解説して PyTorch で実装するという、良くも悪くもそれだけの本。2018/11/14

amkmpp

0
ソースコードのJupyter Notebookを落とせるので、それを実行するだけでニュース記事分類、画像分類、異常検知などの深層学習を一例ずつ体験できる。前処理については、最低限の記述しか無いため、本書を読んだだけで応用できるようにはならないと思う。Torchのモジュールに対する解説は薄く、クラス名やインターフェースから見当がつく程度の内容しか説明がない。校正も甘く文章や図に誤植がある(脳内補完できるレベル)。読んで後悔はないが特に褒める点もない。なお現行のPyTorchは1.1、本書は0.3なので注意。2019/05/05

yorip

0
動かないコードがいくつかあり。。MNISTはダウンロードできないみたいだ。動かした結果を見ても説明が少なすぎて何なのかわからなかったりする。プログラムに対する説明も少なくて、読んでも意味がわからないままだったりする。PyTorchを体験して雰囲気だけ掴む本?プログラムを実行しても精度の数値が出てくるだけだし、jupiterで実行ボタンをポチポチするだけなので、クリックするだけのソシャゲみたいな感じがした2018/07/28

外部のウェブサイトに移動します

よろしければ下記URLをクリックしてください。

https://bookmeter.com/books/12857316
  • ご注意事項

    ご注意
    リンク先のウェブサイトは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」のページで、紀伊國屋書店のウェブサイトではなく、紀伊國屋書店の管理下にはないものです。
    この告知で掲載しているウェブサイトのアドレスについては、当ページ作成時点のものです。ウェブサイトのアドレスについては廃止や変更されることがあります。
    最新のアドレスについては、お客様ご自身でご確認ください。
    リンク先のウェブサイトについては、「株式会社ブックウォーカー」にご確認ください。