最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング

著者名：赤石雅典【著】

日経BP（2021/09発売）

• ISBN：9784296110322

内容説明

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。

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!
（本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します）
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

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

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

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。

目次

序章 初めての画像認識

◆基礎編
1 章　ディープラーニングのためのPython のツボ
2 章　PyTorch の基本機能
3 章　初めての機械学習
4 章　予測関数の定義

◆機械学習 実践編
5 章　線形回帰
6 章　2 値分類
7 章　多値分類
8 章　MNIST を使った数字認識

◆画像認識 実践編
9 章　CNN による画像認識
10 章　チューニング技法
11 章　事前学習済みモデルの利用
12 章　カスタムデータの画像分類
講座 Python入門、NumPy入門、Matplotlib入門

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[ぶう]

kerasであればfit一発の学習部分が、pytorchではしっかりと記述する必要がある（たかだか数行程度ではあるが）。そういう意味で超初心者のうちはkerasの方がハードルが低いのは確か。しかしディープラーニングの仕組みを理解し、コードの意味が分かってくると圧倒的に見通しがいいのは明らかにpytorch。本書は一番シンプルな線形回帰から始まり、二値分類、多値分類、CNNでの画像分類まで順を追って学習できる。他書では端折ってしまう内容も本書では丁寧に解説してくれており、pytorch入門には最適な本。

2022/09/30

[JNTEST23]

赤石先生の別著もそうだがGoogle Colaboratoryにコード公開されてハンズオンできるので分かりやすくいろいろ改造して楽しめる。夢中で読み進めて繰り返し実践してCNNの作り方を理解できた。感動的に良かった。次作も期待します！

2022/10/04

[kk]

新納先生のPytorch本で十分事足りるのだが、さてデバッグしようと思うとところどころ私には分からないところがあったので、基本に立ち返ろうと思って読んだ。560pあるけど、毎晩1,2時間ずつで一週間くらいで読めました。numpyの復習のところが一番私には欠けていたかも（汗）。逆にDLとは？というところは知ってるのでさらっと読みました。チューニング手法や、転移学習の「事前学習済みモデルの時にはAdamよりSGD」とかっていうのにへえと思いました。NLPでもそうなんでしょうか？

2021/10/23

[ᚹγअәc0̸א]

定番のある分かり易さで有難い。本書は画像認識系にターゲットを絞ってるが、後続でNLP系も欲しい処。