概要

PyTorchでCNN・RNNを実装しWebアプリとして公開するまでを一貫して学ぶ

想定読者

Pythonの基礎は習得済みで、PyTorchによる深層学習の実装からWebアプリへの組み込みまでを一冊で通して学びたい入門〜中級者

こんな人には向いていない

• 深層学習の数学的基礎(誤差逆伝播・最適化理論)を体系的に理解したい読者には理論解説が薄い
• すでにPyTorchでCNN・RNNを実装した経験がある読者には既知の内容が多くなる
• 本番品質のAIサービス構築(スケーリング・モニタリング・MLOps)を目指す読者にはWebアプリ構築の章が簡易的すぎる

読了後にできるようになること

• PyTorchのテンソル操作・自動微分(autograd)・DataLoaderの基本的な使い方
• CNN(畳み込みニューラルネットワーク)による画像認識モデルの設計と学習
• RNN(再帰型ニューラルネットワーク)による時系列データ処理モデルの実装
• Google Colabを用いた実行環境の構築とコードの動作確認
• 学習済み深層学習モデルをWebアプリに組み込んで公開するまでの流れ

本書のキー概念(章解説)

• イントロダクション
• 第 1 章 PyTorchと深層学習 — 深層学習の概念とPyTorchの位置づけを整理する導入章
• 第 2 章 開発環境 — Google Colabを前提とした環境構築。ローカル環境不要で即実行できる
• 第 3 章 PyTorchで実装する簡単な深層学習 — 全結合ネットワークで学習ループの基本を身につける章
• 第 4 章 自動微分とDataLoader — autogradとデータ供給の仕組みを理解する実装基盤の章
• 第 5 章 CNN（畳み込みニューラルネットワーク） — 画像認識の中核。実務での応用頻度が高い
• 第 6 章 RNN（再帰型ニューラルネットワーク） — 時系列・テキスト処理の基礎となる構造を実装で理解する
• 第 7 章 AIアプリの構築と公開 — モデルをWebアプリとして公開する一連の手順を扱う締めくくり章

ハイライト

• PyTorchを使い、CNNによる画像認識、RNNによる時系列データ処理、深層学習モデルを利用したAIアプリ開発方法を学ぶことができます。本書を通じてPyTorchを利用した深層学習のモデルの構築からWebアプリへの実装までできるようになります。(モデル構築からWebアプリ公開まで一冊で完結するという本書の特徴が端的に示されている箇所)

外部からの言及

• 本書の元となるUdemy講座(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-)は、受講者がLSTMやGRUを使った画像生成実験の出発点として活用しており、実際に手を動かしながら学べる教材として参照されている(qiita)

編集メモ

Qiita 言及確認件数 1件(likes 0) / Qiita上での本書への直接引用はごく少数。Udemyの同名講座が人気を持つ派生書籍であり、講座受講者や入門書として一定の需要が想定されるが、Qiitaシグナルは弱い

読む前に押さえておきたいこと

• Pythonの基本構文(関数・クラス・リスト内包表記)の読み書きができること
• NumPyによる配列操作の基礎(shapeの概念・ブロードキャスト)を把握していること
• Google ColabまたはJupyter Notebookでセルを実行した経験があること

学習のコツ

• Google Colabで動作確認しながら読む前提で構成されているため、各章のコードを実際に実行しながら進めると理解が定着しやすい
• 第5章(CNN)と第6章(RNN)は独立しているため、画像認識に特化したい場合はCNN章を優先し、RNN章は後回しにしても学習が崩れない
• 第7章のWebアプリ公開はFlaskやStreamlit等の基礎を別途確認してから読むと、コードの意図を把握しやすい
• 正誤表が複数箇所に出ているため、出版社サイト(翔泳社)の正誤表を手元に置いてから読み始めることを勧める