PyTorch実践入門―ディープラーニングの基礎から実装へ [単行本]
    • PyTorch実践入門―ディープラーニングの基礎から実装へ [単行本]

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PyTorch実践入門―ディープラーニングの基礎から実装へ [単行本]

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出版社:マイナビ出版
販売開始日: 2021/01/30
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PyTorch実践入門―ディープラーニングの基礎から実装へ の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    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
    第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要
    第2章 訓練済みモデルの利用方法
    第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方
    第4章 様々なデータをPyTorchテンソルで表現する方法
    第5章 ディープラーニングの学習メカニズム
    第6章 ニューラルネットワーク入門
    第7章 画像分類モデルの構築
    第8章 畳み込み

    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
    第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説
    第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換
    第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築
    第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善
    第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見
    第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築

    第3部 デプロイメント
    第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法
  • 出版社からのコメント

    PyTorchによるディープラーニング実装の決定版!
  • 内容紹介

    ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。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。

    ・ディープラーニングのメカニズムを解説
    ・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行
    ・PyTorchを用いたモデル訓練の実施
    ・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説
    ・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法


    PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。
    Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書

    第1部 PyTorchの基礎
    第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要
    第2章 訓練済みモデルの利用方法
    第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方
    第4章 さまざまなデータをPyTorchテンソルで表現する方法
    第5章 ディープラーニングの学習メカニズム
    第6章 ニューラルネットワーク入門
    第7章 画像分類モデルの構築
    第8章 畳み込み(Convolution)

    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
    第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説
    第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換
    第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築
    第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善
    第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見
    第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築

    第3部 デプロイメント(Deployment)
    第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    スティーブンス,エリ(スティーブンス,エリ/Stevens,Eli)
    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

    アンティガ,ルカ(アンティガ,ルカ/Antiga,Luca)
    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

    ヴィアマン,トーマス(ヴィアマン,トーマス/Viehmann,Thomas)
    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(ゴトウ ユウキ)
    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(オガワ ユウタロウ)
    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

PyTorch実践入門―ディープラーニングの基礎から実装へ の商品スペック

商品仕様
出版社名:マイナビ出版
著者名:エリ スティーブンス(著)/ルカ アンティガ(著)/トーマス ヴィアマン(著)/後藤 勇輝(訳)/小川 雄太郎(訳)/櫻井 亮佑(訳)/大串 和正(訳)
発行年月日:2021/01/28
ISBN-10:4839974691
ISBN-13:9784839974695
判型:B5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:591ページ
縦:24cm
横:19cm
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