感染拡大防止のため、本を読む前、読んだ後は手を洗いましょう。みなさまのご協力をお願いします。

検索結果書誌詳細

一般和書
ログインすると許諾を得た一部の
表紙画像をご覧になれます
  • 書誌の詳細です。 現在、この資料への予約は 0 件あります。
  • ・予約するときは「予約カートに入れる」ボタンをクリックしてください。予約するには図書館窓口で発行したパスワードが必要です。
    ・「予約カートに入れる」ボタンが出ない書誌には予約できません。
    詳しくは「マイページについて－インターネットで予約するには」をご覧ください。

蔵書情報

この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。

所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

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

著者名 Jeremy Howard／著 Sylvain Gugger／著 中田秀基／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.5
請求記号 0071/00596/

この資料に対する操作

カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。

いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。

登録する本棚ログインすると、マイ本棚が利用できます。

資料情報

各蔵書資料に関する詳細情報です。

No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237893508一般和書２階開架パソコン在庫 

関連資料

この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 0071/00596/
書名 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
著者名 Jeremy Howard／著 　 Sylvain Gugger／著 　 中田秀基／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.5
ページ数 20,561p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-87311-942-7
原書名 原タイトル:Deep learning for coders with fastai and PyTorch
分類 00713
一般件名 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 PyTorchとその上に構築されたライブラリfastaiを用いてディープラーニングを行う方法を、平易な言葉と数多くの図でていねいに解説する。データ倫理、性能改善のための最新テクニックも網羅。
タイトルコード 1002110025955

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）
著者情報 ハワード，ジェレミー
　起業家、ビジネス戦略家、開発者、教育者、ディープラーニングをより身近なものにするための研究機関であるｆａｓｔ．ａｉの創設研究者。また、サンフランシスコ大学の著名なリサーチサイエンティストであり、シンギュラリティ大学の教員、世界経済フォーラムの若いグローバルリーダーでもある。彼の最新のスタートアップであるＥｎｌｉｔｉｃは、医学にディープラーニングを適用した最初の企業であり、ＭＩＴ　Ｔｅｃｈ　Ｒｅｖｉｅｗの２年間で世界のトップ５０スマート企業の１つに選ばれた。過去にはＫａｇｇｌｅのコンペでトップランクとなり、その後Ｋａｇｇｌｅの社長兼チーフサイエンティストを務めた。オーストラリアで成功した２つの新興企業（ＦａｓｔＭａｉｌとＬｅｘｉｓ−Ｎｅｘｉｓに買収されたＯｐｔｉｍａｌ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ　Ｇｒｏｕｐ）の創設ＣＥＯでもあった。それ以前は、マッキンゼー＆Ｃｏ、ＡＴカーニーで経営コンサルティングに８年間従事。多くの新興企業に投資、助言を行い、数多くのオープンソースプロジェクトに貢献してきている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
ガガー，シルヴェイン
　元教師。現在はｆａｓｔ．ａｉのリサーチサイエンティスト。限られたリソースでモデルを迅速に訓練できる技術の設計／改善によってディープラーニングをより身近なものにすることに重点を置く。ＣＰＧＥ（フランスの高等教育機関。高校卒業後の２年間、難関大学入学のための準備をする）で２０１５年まで７年間にわたりコンピュータサイエンスと数学を教えていた。そのカリキュラム全体をカバーする本を何冊か執筆した経験がある（Ｅｄｉｔｉｏｎｓ　Ｄｕｎｏｄから出版）。パリにある高等師範学校で数学を学び、パリ第１１大学で数学の修士号を取得した(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
中田 秀基
　博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。筑波大学連携大学院教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


内容細目表：

前のページへ
ページの先頭へ トップページへ

本文はここまでです。

ページの終わりです。