現場で使える！ＰｙＴｏｒｃｈ開発入門　深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

本書はＰｙＴｏｒｃｈの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。具体的には、ＰｙＴｏｒｃｈの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。その後、画像処理と畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理と回帰型ニューラルネットワークを扱います。また、推薦システムやＷｅｂＡＰＩの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。さらにＡｐｐｅｎｄｉｘでは、ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄによる可視化、Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの利用方法などを解説しています。

【本書について】
本書は、　杜世橋氏がＫｉｎｄｌｅ　Ｄｉｒｅｃｔ　Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇを利用してＫｉｎｄｌｅストアで販売している
『ＰｙＴｏｒｃｈで学ぶニューラルネットワークと深層学習』（ＡＳＩＮ：　Ｂ０７８ＷＫ５ＣＰＫ）を書籍化したものです。
書籍化にあたり、最新（２０１８年７月時点）のＰｙＴｏｒｃｈ　ｖ０．４に対応するなど大幅に加筆しています。
また、付録に無料で利用できるＧＰＵ環境である「Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ」の利用方法の追加などを行っており、
ＧＰＵ環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。

【ＰｙＴｏｒｃｈ（パイトーチ）とは】
ＰｙＴｏｒｃｈは主にＦａｃｅｂｏｏｋ社のメンバーが開発しているＯＳＳの深層学習フレームワークです。
特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてＰｙｔｈｏｎの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。

【本書の概要】
本書はＰｙＴｏｒｃｈの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。
具体的には、ＰｙＴｏｒｃｈの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。
その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。
また、推薦システムやＷｅｂＡＰＩの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。
さらに付録では、ＴｅｎｓｏｒＢｏａｒｄによる可視化、Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの利用方法などを解説しています。

【対象読者】
深層学習エンジニア、機械学習エンジニア

【著者】
杜世橋
東京工業大学で計算機を用いた分子生物学の研究をし、卒業後はＩＴ企業でソフトウェア開発やデータ分析に従事する。
大学院時代に当時まだブレーク前だったＰｙｔｈｏｎとＮｕｍＰｙに出会い、勉強会の立ち上げや執筆などを通じてＰｙｔｈｏｎの布教活動を行う。
近年ではスタートアップ企業を中心にデータ分析や機械学習の開発支援も行っている。子煩悩で育児休業を取得してしまうパパエンジニア。
(「近刊情報」より)

目次

Ｐｒｏｌｏｇｕｅ　開発環境の準備
１　ＰｙＴｏｒｃｈの基本
２　最尤推定と線形モデル
３　多層パーセプトロン
４　画像処理と畳み込みニューラルネットワーク
５　自然言語処理と回帰型ニューラルネットワーク
６　推薦システムと行列分解
７　アプリケーションへの組込み
Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　訓練の様子を可視化する
Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　ＣｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙでＰｙＴｏｒｃｈの開発環境を構築する

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