著者赤石雅典(著)出版社日経BP発売日2021年09月ISBN9784296110322ページ数567Pキーワードさいたんこーすでわかるぱいとーちあんどでいーぷ サイタンコースデワカルパイトーチアンドデイープ あかいし まさのり アカイシ マサノリ9784296110322内容紹介人気の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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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）