深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 現場で使える!pytorch開発入門: Ai & Technology

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。

目次 : 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

【著者紹介】
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などをへて、２０１８年４月より物流ＩＴのスタートアップで働く。機械学習、ビッグデータ分析、サーバー開発などに関心がある（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）