Pytorchによる実践ディープラーニング

本書は第１章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。本書で解説する手法を実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。

目次 : 第１章　画像分類と転移学習（ＶＧＧ）/ 第２章　物体検出（ＳＳＤ）/ 第３章　セマンティックセグメンテーション（ＰＳＰＮｅｔ）/ 第４章　姿勢推定（ＯｐｅｎＰｏｓｅ）/ 第５章　ＧＡＮによる画像生成（ＤＣＧＡＮ、Ｓｅｌｆ‐Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ　ＧＡＮ）/ 第６章　ＧＡＮによる異常検知（ＡｎｏＧＡＮ、Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ＧＡＮ）/ 第７章　自然言語処理による感情分析（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）/ 第８章　自然言語処理による感情分析（ＢＥＲＴ）/ 第９章　動画分類（３ＤＣＮＮ、ＥＣＯ）

【著者紹介】
小川雄太郎 : Ｓｌｅｒの技術本部・開発技術部に所属。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開発・技術支援を業務とする。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年に博士号（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）