Shiqiao Du

深層学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク。これらの単語を聞いたことがあり、興味はあるけど難しい数式ばかりでどこから勉強すればいいかわからないということはないでしょうか？この本は深層学習やニューラルネットワークを学習し、実際に自分で動かしてみたいという読者を対象に、近年急速に注目されているPyTorchという非常にシンプルで分かりやすいPythonのライブラリを用いて初心者でも分かりやすく解説した本です。高度な理論や数式の説明は最小限にとどめ、できるだけ例題ベースで実際に動くソースコードを書いていき、実践してから理解するスタイルを心がけています。この本では基本的な線形モデルからスタートし、多層パーセプトロンまで理解した後に様々な応用を紹介します。主な応用としては画像処理と自然言語処理を取り扱います。画像分野では畳み込みニューラルネットワークを用いて単純な画像の識別や粗い画像の高解像度化、GANによる画像生成などを作っていきます。自然言語分野では再帰ニューラルネットワークを用いて文章の識別、生成、そして翻訳のプログラムを作っていきます。また、これらのよくある応用分野ほのかにニューラルネットワークを使用した推薦エンジンやWebAPIの作り方、DockerやONNXを利用したアプリケーションのデプロイなど、ニューラルネットワークと深層学習を実際にプロダクトで使用するための方法についても触れています。