ディープ・ラーニングとニューラルネットワークのためのPyTorch

画像生成，言語翻訳，自律システムなどの分野での突破口を開くためのエンジンとなっている現代の人工知能について，次世代の知的アプリケーションを構築する研究者や開発者にとって好まれるライブラリであるＰｙＴｏｒｃｈを紹介する。 テンソルの数学的基礎を理解してから，複雑なニューラルアーキテクチャを構築するまでの過程を説明し，詳細な説明を読み，書き込みコードの例を使って実践することにより，ディープ・ラーニングと現代的なＡＩワークフローを用いて，現実の問題を解く技術を習得する。 学ぶことは テンソル，自動微分，逆伝播の基本原理を理解する。 また，コンピュータビジョンや画像認識のためのコンボリューション型ニューラルネットワークを構築する。 自然言語処理とシーケンスデータに対して，リカーレント層と変換アーキテクチャを適用する。 また，将来の動向やパターンを予測するための時系列予測モデルを実装した。 また，生成的モデリングとＧＡＮを用いて，合成コンテンツの生成方法を解明した。 複雑な環境におけるエージェントの訓練のための強化学習の基礎を理解する。 また，高性能な結果を得るための近代的なモデル評価と最適化技術を実践する。 ディープ学習の基礎を学び，構造化された書面演習を通してこれらの概念を適用する準備ができている初心者向けに設計されている。 今日から人工知能の専門知識を 身につけ始めましょう