現場で使える！ＰｙＴｏｒｃｈ開発入門

深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装
ＡＩ　＆　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　

翔泳社
杜世橋　

• 価格: 2,948円（本体2,680円＋税）
• 発行年月: 2018年09月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784798157184

内容情報

[BOOKデータベースより]

本書はＰｙＴｏｒｃｈの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。具体的には、ＰｙＴｏｒｃｈの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。その後、画像処理と畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理と回帰型ニューラルネットワークを扱います。また、推薦システムやＷｅｂＡＰＩの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。さらにＡｐｐｅｎｄｉｘでは、ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄによる可視化、Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの利用方法などを解説しています。

Ｐｒｏｌｏｇｕｅ　開発環境の準備
１　ＰｙＴｏｒｃｈの基本
２　最尤推定と線形モデル
３　多層パーセプトロン
４　画像処理と畳み込みニューラルネットワーク
５　自然言語処理と回帰型ニューラルネットワーク
６　推薦システムと行列分解
７　アプリケーションへの組込み
Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　訓練の様子を可視化する
Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　ＣｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙでＰｙＴｏｒｃｈの開発環境を構築する

[日販商品データベースより]

【本書について】

本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している

『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』（ASIN: B078WK5CPK）を書籍化したものです。

書籍化にあたり、最新（2018年7月時点）のPyTorch v0.4に対応するなど大幅に加筆しています。

また、付録に無料で利用できるGPU環境である「Colaboratory」の利用方法の追加などを行っており、

GPU環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。



【PyTorch（パイトーチ）とは】

PyTorchは主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワークです。

特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてPythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。



【本書の概要】

本書はPyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。

具体的には、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。

その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。

また、推薦システムやWebAPIの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。

さらに付録では、TensorBoardによる可視化、Colaboratoryの利用方法などを解説しています。



【対象読者】

深層学習エンジニア、機械学習エンジニア



【著者】

杜世橋

東京工業大学で計算機を用いた分子生物学の研究をし、卒業後はIT企業でソフトウェア開発やデータ分析に従事する。

大学院時代に当時まだブレーク前だったPythonとNumPyに出会い、勉強会の立ち上げや執筆などを通じてPythonの布教活動を行う。

近年ではスタートアップ企業を中心にデータ分析や機械学習の開発支援も行っている。子煩悩で育児休業を取得してしまうパパエンジニア。