PyTorchで始める深層学習 ――数式なしで基礎から実装まで

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PyTorchで始める深層学習 ――数式なしで基礎から実装まで

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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が開発を主導したオープンソース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。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法
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あらすじ

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が開発を主導したオープンソース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。 ◆本書の特徴 機械学習・深層学習のアルゴリズムを数式なしで理解できる。 Pythonを使って少ないコードで簡単に実装できる。 異常検知や画像認識など、様々なケースの実装を体験できる。 ◆本書の構成 ・第I部 AI技術の最新動向やPyTorchライブラリの概要、実装環境の構築方法 ・第II部 機械学習の全体像、ニューラルネットワーク・アルゴリズムを使った学習の実装方法 ・第III部 深層学習のアルゴリズム(DNN、CNN、Deep Q Network)を使った学習の実装方法

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