最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング

赤石雅典

※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。

人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。
初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます!
（本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します）
本書は、次のような読者を想定しています。

1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者

2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方

3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方

本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。
機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: 日経BP
• ページ数: 584ページ
• 電子版発売日: 2021年09月18日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 111MB

[ブクログ · ★★★★☆]

わかりやすいが、ところどころ著者の理論の理解が浅く（？）適当なことを書いてあるのが残念。
（例えが下手なだけだろうか。アナロジーのつもりがアナロジーになっていないというか…）
間違った理解でも開発に支障は出ないので問題無いが。

「何故こうなるのか理解するには〜〜してみよう」といった記述もあるが、そうしたところで理解できるのは挙動であり原理ではない。
理論的な理解をしたいなら他の本をおすすめするが、タイトル通り手っ取り早く開発できるようになる第一歩の本としては悪くない。

図の再掲やコード、結果の図示が多く、ページ数の割には読むのは大変ではない。