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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
 

注目のディープラーニングツールを指南!
小泉 訓(さとし) 著
B5変型判 248ページ
定価:2,800円+税
ISBN:978-4-86594-130-2
2018年5月下旬刊行
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。
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◆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T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U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V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

■著者プロフィール

地方で奮闘するITエンジニア。ソフトハウスでIoT×AIを搭載したサービスを開発している。
週末は機械学習に関する社会人勉強会に参加してみたり、文章や音楽などコンテンツを生成するAIを自作したりしている。
家庭菜園に植えた野菜の芽が鳥に食べられてしまった苦い経験があり、鳥獣対策とそれに加えておいしい野菜作りを実現するために、IoT×AIを搭載した究極の家庭菜園の完成を目論んでいる。


■本書の主な内容
第T部 身近になったAI
第1章 知っておきたいAI動向
第2章 PyTorchライブラリ
第3章 PyTorchの準備
第U部 機械学習入門
第4章 機械学習とは?
第5章 実践・ニューラルネットワーク
第V部 深層学習入門
第6章 実践・多層パーセプトロン
第7章 実践・畳み込みニューラルネットワーク
第8章 実践・Q学習
付 録