ＰｙＴｏｒｃｈとｆａｓｔａｉではじめるディープラーニング　エンジニアのためのＡＩアプリケーション開発

人気のＰｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリＰｙＴｏｕｒｃｈの解説書！
本書は、ＰｙＴｏｒｃｈと著者たちが開発したｆａｓｔａｉというライブラリを使って、ニューラルネットワークを使用して機械学習を行う方法を解説しています。博士号や数学の深い知識がなくても、ディープラーニングが行えるように、とにかくわかりやすくていねいな説明がされています。本書で扱うトピックは幅広く、コンピュータビジョン、自然言語処理、表形式データ、協調フィルタリングでモデルを訓練する方法、深層学習モデルの機能を理解して、精度、速度、信頼性の向上させる方法、実際のアプリケーションの作成方法のほか、データ倫理、最新の深層学習手法も網羅します。

目次

第１部　ディープラーニングの実際（ディープラーニングへの旅路
モデルから実運用へ　ほか）
第２部　ｆａｓｔａｉのアプリケーションを理解する（舞台裏：数字のクラス分類器
画像クラス分類　ほか）
第３部　ディープラーニングの基礎（言語モデルを１から作る
畳み込みニューラルネットワーク　ほか）
第４部　ディープラーニングを１から作る（基礎からのニューラルネットワーク
ＣＡＭを用いたＣＮＮの解釈　ほか）

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