Pytorch実践ガイド

ＰｙＴｏｒｃｈでの実装を細部まで掘り下げ解説。ニューラルネットワークとディープラーニングシステムをＰｙＴｏｒｃｈを使って実装する方法を学びます。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など、ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティスを提示します。

目次 : 第１部　ＰｙＴｏｒｃｈの基礎（ディープラーニングとＰｙＴｏｒｃｈの概要/ 訓練済みモデルの利用方法/ ＰｙＴｏｒｃｈにおけるテンソルの扱い方　ほか）/ 第２部　ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見（肺がん早期発見プロジェクトの解説/ ＬＵＮＡデータをＰｙＴｏｒｃｈデータセットに変換/ 結節候補を画像分類するモデルの構築　ほか）/ 第３部　デプロイメント（Ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ）（本番環境にモデルをデプロイする方法）

【著者紹介】
エリ・スティーブンス : キャリアの大半をシリコンバレーのスタートアップで過ごし、ソフトウェアエンジニア（企業向けネットワーク機器）からＣＴＯ（放射線腫瘍学のソフトウェア開発）まで、さまざまな役割を担ってきた

ルカ・アンティガ : ２０００年代に医用生体工学の研究者として働き、この１０年間はＡＩエンジニアリング企業の共同設立者兼ＣＴＯとしての日々を過ごした。ＰｙＴｏｒｃｈの中心的貢献者であり、その他複数のオープンソースプロジェクトに貢献してきた。最近、“ｄａｔａ‐ｄｅｆｉｎｅｄ　ｓｏｆｔｗａｒｅ”向けのインフラ分野に特化した米国のスタートアップを共同設立した

トーマス・ヴィアマン : ドイツのミュンヘンを拠点とする機械学習およびＰｙＴｏｒｃｈ専門のトレーナー兼コンサルタントであり、ＰｙＴｏｒｃｈの中心的な開発者でもある。数学の博士号を持つ

後藤勇輝 : 株式会社電通国際情報サービスＡＩトランスフォーメーションセンター所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究、受託案件での開発を主な業務とする。電気通信大学情報理工学部、電気通信大学大学院にて修士号を取得したのち、２０１８年４月より現職

小川雄太郎 : 株式会社電通国際情報サービスＡＩトランスフォーメーションセンター所属。ディープラーニングをはじめとしたＡＩ関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、２０１６年博士号（科学）を取得。東京大学特任研究員を経て、２０１７年４月より現職（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）