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- Amazon.co.jp ・本 (512ページ)
- / ISBN・EAN: 9784839970253
作品紹介・あらすじ
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。
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）
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んでいき、徐々に高度なディープラーニングの応用手法が身に着くような構成になっています。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、その後の学習や研究・開発に役立つことでしょう。
実際に実装しつつ、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 16.04|64ビット、NVIDIA K80 GPU、Python 3.6.5、conda 4.5.2、PyTorch 1.0.1）
感想・レビュー・書評
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電子ブックへのリンク：https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000092703（学外からのアクセス方法：1.画面に表示される[学認アカウントをお持ちの方はこちら]をクリック→2.[所属機関の選択]で 神戸大学 を選んで、[選択]をクリック→3.情報基盤センターのID/PWでログイン）
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PyTorchにChainerが吸収されたので、読もうと思い購入
作りながらわかるといったタイトルどおり、手を動かしながら学べる
事例も豊富で、自分の職種領域に絡む部分だけつまんで読めばいいと思う
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選書企画2019 「図書館に置いて欲しい本 書いて！貼って！」 で選書した図書
【配架場所】 図・3F開架
【請求記号】 007.13||OG
【OPACへのリンク】
https://opac.lib.tut.ac.jp/opac/book/188551
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著者プロフィール
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