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【入門・実践】動かして学ぶPytorch

【入門・実践】動かして学ぶPytorch

PyTorchは、深層学習を学ぶ上で使いやすく、かつ強力なツールの一つです。もし、人工知能や機械学習に興味があって、自分でモデルを作りたいと思ったことがあるなら、PyTorchはその夢を叶えるための選択肢の一つといえるでしょう。PyTorchの魅力は、シンプルさと柔軟さにあります。直感的に使えるPythonベースのインターフェースを持ち、コードを書きながらリアルタイムでモデルの挙動を確認できます。これにより、試行錯誤しながら自分のアイデアをすぐにテストできるのです。さらに、PyTorchの強力な自動微分機能により、複雑なニューラルネットワークを簡単に構築し、学習させることができます。また、PyTorchは多くの研究者が使用しているため、最新のAI技術を活用したプロジェクトに簡単にアクセスでき、コミュニティからの学習やサポートも豊富です。これにより、自分の成長に合わせてどんどん新しい技術に触れることができ、AI分野での実力を磨いていけるでしょう。

「アイデアを形にしてAIを動かしてみたい」と思った瞬間、PyTorchがあなたの頼もしい相棒になってくれるはずです。初心者からでも始められ、最先端のAIモデルを自分の手で作り上げる楽しさを体感してみませんか？

1. はじめに

2. Tensor:基本操作

3. Autograd: 自動微分

  • Autogradの基本
  • 微分の計算と逆伝播
  • 微分可能なTensorの設定（requires_grad）

4. nn:ニューラルネットワークの作成

5. 最適化と損失関数

  • 損失関数の種類（MSE、クロスエントロピーなど）
  • 最適化アルゴリズム（SGD、Adamなど）
  • 学習率の調整とScheduler

6. データのロードと処理

  • DatasetクラスとDataLoaderクラス
  • カスタムデータセットの作成
  • データの前処理と拡張（Data Augmentation）

7. モデルの訓練と評価

8. PyTorchによる実践的なプロジェクト

9. PyTorchとONNXの連携

  • ONNXモデルのエクスポート
  • PyTorchモデルのONNXへの変換
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