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21.12.2020 | 歴史

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング

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発行元 門脇大輔 .

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    商品基本情報

    • 著者:  小川雄太郎
    • 発売日:  2019年07月29日
    • 出版社:  マイナビ出版
    • 商品番号:  5700000002838
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

    ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

    ※本書内容はカラーで制作されているページがございますため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。


    ディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学ぼう


    本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。


    [本書で学習できるタスク]

    転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからディープラーニングモデルを構築

    物体検出(SSD):画像のどこに何が映っているのかを検出

    セマンティックセグメンテーション(PSPNet):ピクセルレベルで画像内の物体を検出

    姿勢推定(OpenPose):人物を検出し人体の各部位を同定しリンク

    GAN(DCGAN、Self-Attention GAN):現実に存在するような画像を生成

    異常検知(AnoGAN、Efficient GAN):正常画像のみからGANで異常画像を検出

    自然言語処理(Transformer、BERT):テキストデータの感情分析を実施

    動画分類(3DCNN、ECO):人物動作の動画データをクラス分類


    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。各ディープラーニングモデルは執筆時点でState-of-the-Art(最高性能モデル)の土台となっており、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。

    ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学んでいただければ幸いです。


    実装環境

    ・読者のPC(GPU環境不要)、AnacondaとJupyter Notebook、AWSを使用したGPUサーバー

    ・AWSの環境:p2.xlargeインスタンス、Deep Learning AMI(Ubuntu)マシンイメージ(OS Ubuntu 16.0464ビット、NVIDIA K80 GPU、Python 3.6.5、conda 4.5.2、PyTorch 1.0.1)


    ●目次

    第1章 画像分類と転移学習(VGG)

    第2章 物体認識(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

    小川 雄太郎

    SIer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。本書の他に、「つくりながら学ぶ! 深層強化学習 -PyTorchによる実践プログラミング-」(マイナビ出版、2018年6月)なども執筆。

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