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PyTorchの学習でおすすめの本と動画(Udemy)【2022年最新】

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記事の内容


今回は、PyTorchを学習する上でおすすめの良書と動画教材を紹介していきたいと思います。

Udemyのここがオススメ

  • 一ヶ月間は自由に返金することができるので、お試しで講座を受けられる。
  • 情報が古くなった場合には、著者が教材をアップデートしてくれることが多いので、初心者に優しい。

関連記事の紹介

中級者向け

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング

ディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。
扱う内容

  • 転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからディープラーニングモデルを構築
  • 物体検出(SSD):画像のどこに何が映っているのかを検出
  • セマンティックセグメンテーション(PSPNet):ピクセルレベルで画像内の物体を検出
  • 姿勢推定(OpenPose):人物を検出し人体の各部位を同定しリンク
  • GAN(DCGAN、Self-Attention GAN):現実に存在するような画像を生成
  • 異常検知(AnoGAN、Efficient GAN):正常画像のみからGANで異常画像を検出
  • 自然言語処理(Transformer、BERT):テキストデータの感情分析を実施
  • 動画分類(3DCNN、ECO):人物動作の動画データをクラス分類

基本的なニューラルネットワークの作り方だけではなく、最新技術についての実装の方法が書いてあり、物体検出、自然言語処理など幅広い範囲まで網羅されています。

最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング

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。
人気の本です。

対象読者

  • 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
  • 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
  • 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

PyTorch実践入門

「Deep Learning with PyTorch: Build, train, and tune neural networks using Python tools」の和訳本です。
訳はイマイチですが、内容はいいです。
浅く広くな感じの本です。

限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。

  • ディープラーニングのメカニズムを解説
  • Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行
  • PyTorchを用いたモデル訓練の実施
  • 実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説
  • 本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法

PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!

自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術であるword2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。
少し難易度が高めの本です。

PyTorchによる物体検出

本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。
他の書籍ではあまり扱わない内容も含まれていて、有用な書籍です。

ディープラーニング実装入門 PyTorchによる画像・自然言語処理

機械学習の手法の中でもとくにディープラーニングに注目し、その実践のための知識を基礎からまとめています。
概念としての「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」の紹介から、数学知識のまとめ、プログラミングとフレームワークの利用方法、環境の構築までを解説していきます。

動かしながら学ぶPyTorchプログラミング入門

「手を動かしアプリを動かしながら学ぶ」をコンセプトにしたPyTorchの入門書です。
「解説」と「コード作成」を柱とした構成で、主な特徴は次の通りです。

  • 最低限の知識でアプリ開発までを実現できる。
  • 実用性のあるアプリを作りながら学ぶ。
  • 実用性のあるアプリにより学習モチベーションが上がる。

PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック

本書は、画像や文書の分類処理について学べるように、畳み込みネットワークからリカレントネットワーク、敵対的生成ネットワーク(GAN/LSGAN/CGAN)、物体検出までを実例を交えて体系的に解説します。
逐次丁寧に意味を解説しているので非常にありがたいです。

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、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。

動画

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築

今すぐ詳細を見てみる

本コースのゴールは、PyTorchを使ってディープラーニングが
実装できるようになることです。
PyTorchを使ってCNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)などの技術を順を追って幅広く習得し、人工知能を搭載したWebアプリの構築までを行います。
各ディープラーニング技術の要点を解説した上で、PyTorchのコードを基礎から丁寧に解説します。

【E資格の前に】PyTorchで学ぶディープラーニング実装

今すぐ詳細を見てみる

当講座は、Pythonの基本文法とNumpyの知識さえあれば、誰でもディープラーニング(DL)を実装できるPyTorchの入門講座となっています。
特別な理論や数式は扱わず、まずは実装して、ディープラーニングのイメージを掴むことをゴールとしています。

電子書籍を大きな画面で読みたい人には、外部ディスプレイがオススメです

ディスプレイのオススメ【2022年最新】

ディスプレイの選び方 ①、使い方に合ったサイズを選ぶ まずは、サイズを決めていきましょう。 21型といった場合の「型」はインチ(2.54cm)を意味し、画面の対角線の長さが21インチであることを示しています。 19インチ以下のモニターは、コ ...

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都道府県別のプログラミングスクール紹介【2022年最新】

プログラミング言語 北海道 東北 関東 中部 近畿 中国 四国 九州 沖縄 まとめ この記事では、都道府県別にプログラミングスクールを紹介しました。 近くに行ってみたいスクールがあれば、是非、連絡をしてみて下さい^^ Good luck w ...

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