PyTorchで作る!深層学習モデル・AI アプリ開発入門(我妻 幸長)|翔泳社の本
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PyTorchで作る!深層学習モデル・AI アプリ開発入門


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798173399
定価:
3,520(本体3,200円+税10%)
仕様:
A5・272ページ
カテゴリ:
人工知能・機械学習
キーワード:
#プログラミング,#開発手法,#データ・データベース,#ビジネスIT
紙の書籍

大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で
深層学習モデルとAIアプリを開発しよう!

【PyTorchについて】
PyTorch は、主に深層学習で利用されている機械学習フレームワークです。
世界中で幅広く利用されており、国内でもここ数年で多くの方が利用し始めています。

【本書の概要】
Udemyで公開中の大人気講座『【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング
-CNN、RNN、人工知能 Web アプリの構築』の書籍化企画です。
PyTorch を使い、CNN による画像認識、RNN による時系列データ処理、深層学習モデルを利用した
AI アプリの構築方法を学ぶことができます。
本書で PyTorch を利用した深層学習のモデルの構築からアプリへの実装までできるようになります。

【本書で得られること】
・機械学習フレームワーク「PyTorch」の基礎が身につきます。
・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。
・CNN、RNN などを実装できるようになります。
・自分で調べながら、ディープラーニングのコードを実装する力が身につきます。
・最終的に人工知能アプリを構築し、公開できるようになります。

【目次】
Chapter0 イントロダクション
Chapter1 PyTorchと深層学習
Chapter2 開発環境
Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習
Chapter4 自動微分とDataLoader
Chapter5 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
Chapter6 RNN(再帰型ニューラルネットワーク)
CHapter7 AIアプリの構築と公開
APPENDIX さらに学びたい方のために

【著者プロフィール】
我妻幸長(あづま・ゆきなが)
SAI-Lab 株式会社を起業。「ヒトと AI の共生」がミッション。人工知能(AI)関連の研究開発、教育、アプリ開発が主な事業。
理学博士(物理)。解決策のモデル化、数式化が得意で、プログラミング教育も行う。
近著に『Google Colaboratoryで学ぶ!あたらしい人工知能技術の教科書 機械学習・深層学習・強化学習で学ぶAIの基礎技術』、
『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書』(いずれも翔泳社)がある。

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深層学習の実装に必要な概念を図解します。

画像05

コードとともにPyTorchの使い方を学び、プログラミング言語Pythonを使って深層学習を実装します。

画像06

各章で学んだことが、章末の演習で試せます。

Chapter0 イントロダクション
Chapter1 PyTorchと深層学習
Chapter2 開発環境
Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習
Chapter4 自動微分とDataLoader
Chapter5 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
Chapter6 RNN(再帰型ニューラルネットワーク)
CHapter7 AIアプリの構築と公開
APPENDIX さらに学びたい方のために

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  • よくあるご質問

    Q:P.029でエラーになる
    A:以前は問題なく動作していましたが、Google Colabのバージョンアップによりエラーになります。

    x_text, t_text = iter(test_loader).next()

    を、

    x_text, t_text = next(iter(test_loader))

    に変更して実行してください。

    Q:P.127,129,131,133,135,147,154ページのコードをそのまま実行するとエラーになる
    A:以前は問題なく動作していましたが、Google Colabのバージョンアップによりエラーになります。

    images, labels = dataiter.next()

    を、

    images, labels = next(dataiter)

    に変更して実行してください。

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対象の書籍は正誤表がありません。

最終更新日:2023年09月11日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 029
上から11行目
x_text, t_text = iter(test_loader).next()
x_text, t_text = next(iter(test_loader))
2023.08.21
1刷 068
節の下のリード文 1行目
「最適化アリゴリズム」(Optimizer)は
「最適化アルゴリズム」(Optimizer)は
2022.10.06
1刷 127,129,131,133,135,147,154
各ページの「mages, labels = dataiter.next()」の記載箇所
mages, labels = dataiter.next()
images, labels = next(dataiter)
2023.09.11
1刷 138
下から10行目
p=0.5でドロップアウト率を指定しています。
p=0.5でドロップアウト率を指定しています( PyTorchのDropoutにおけるpは、ニューロンが消去される確率になります。)。
2023.05.08