こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！
- AI・ディープラーニングのプログラミング手法を学習する上でおすすめの教材を知りたい
- PyTorchという近年非常に人気を誇るフレームワークを使いこなせるようになりたい
- AIエンジニア・データサイエンティストを目指す上での学習教材を知りたい
PyTorchとは？
PyTorch(パイトーチ)とは、Meta AI(旧Facebook AI Research)が開発したPythonベースの深層学習（ディープラーニング）のフレームワークです。
2017年にオープンソースとして公開された比較的新しいライブラリであるにも関わらず、近年ではGoogleのTensorFlow、Kerasと匹敵するほどの人気を集めています。
PyTorchの特徴として「Define by Run」という機械学習計算処理を行いながらモデルを構築することがあります。加えて、データ前処理・ニューラルネットワークの定義・モデル学習などの各処理パーツをクラス(Class)として定義し、複数の処理パーツを組み合わせることで複雑なAIモデルを表現できることから、AIモデル構築の柔軟性という観点で非常に優秀なフレームワークであると言われています。
PyTorchの主な特徴をまとめると以下の通りです。
- Pythonベースの深層学習フレームワーク
- TensoFlowと同様の人気を誇る
- 計算処理能力に優れる
- AIモデル構築の柔軟性に優れる
- AIモデル構築時の途中プロセスを動的なグラフで表現できる(モニタリング性に優れる)
- 近年では特に自然言語処理（NLP)の分野で広く利用されている
PyTorch学習はこんな方におすすめ
PyTorchの学習は下記のような方に特におすすめです。
- Pythonの基礎的な文法が理解できる
- AI・ディープラーニングのプログラミングを学習したい
- 自然言語処理や画像系のAIモデル開発に興味がある
- AIエンジニアやデータサイエンティストを目指したい
ディープラーニングについて詳しく知りたい方はこちらの記事で解説しています。是非併せてご覧ください。
【AI・深層学習】ディープラーニング・ニューラルネットワークとは？図解で概要・仕組みを徹底解説
ニューラルネットワーク・深層学習(ディープラーニング)初学者向けの記事になります。「深層学習とはそもそも何か？」「ニューラルネットワーク・深層学習の仕組み」「代表的なアルゴリズムと適用事例」について図解を用いて分かりやすく解説します。
PyTorchのプログラミング学習におすすめな本6選
| 書籍名 | つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング | 最短コースでわかる PyTorch＆深層学習プログラミング | PyTorchではじめるAI開発 | 物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] | 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 | つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング |
| 画像 |  |  |  |  |  |  |
| 価格 | ¥3,828 | ¥4,070 | ¥3,762 | ¥3,520 | ¥3,960 | ¥3,608 |
PyTorch学習におすすめ本をご紹介します。
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
- 実際に手を動かしながらAIモデル開発を体験してみたい方におすすめ！
- 深層学習の基礎に加え、実践で使えるアルゴリズムが多数解説されている
- 特に、画像・動画AIのコンテンツが充実（画像認識・物体検出・セグメンテーション・GANなど）
- 自然言語処理の学習内容も魅力的。近年最も有名なライブラリの一つであるBERTが学べる。
最短コースでわかる PyTorch＆深層学習プログラミング
- 機械学習・AI初学者におすすめ！基礎を身につけたい方はまずはこの本から！
- 深層学習プログラミングの基礎やPyTorchの特徴を徹底的に学習できる
- 機械学習アルゴリズムの基礎として確実に抑えるべき分類モデルの解説が豊富
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識AIの構築スキルが身に付く
PyTorchではじめるAI開発
- AIエンジニアなど実際にAI開発現場で働かれたい・働かれている方に特におすすめ！
- 実践的な深層学習モデルの開発方法が多数紹介されている
- 画像AIのコンテンツが特に豊富。画像認識・異常検出・物体検出・セグメンテーション・顔認証等。
- 注目は「OCRの開発手法」が描かれている点。これは他書籍との差別化ポイント！
OCR(Optical Character Recognition)について知りたい方は【DX推進】OCR・ICR(AI-OCR)とは？｜概要や基本的な処理機能を徹底解説！ペーパーレス・帳票レス実現の記事で解説しています。
物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版]
- PyTorchに限らず、TensorFlow、Kerasも並列して学習してみたい方におすすめ
- 深層学習プログラミングの基礎が体系的に学習できる
- AIモデル開発過程で重要となる「前処理」のコード解説も豊富
- 科学計算系ライブラリとして有名なNumpyをはじめ、画像AI系で用いるOpenCVの解説も分かりやすい！
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
- まずはディープラーニングの世界観を実践的に体現したいという初学者におすすめ！
- 深層学習の概要が図を用いた解説で非常に分かりやすい
- PyTochのプログラミングスキルが習得できるのはもちろんのこと、現場で求められるAIモデルを開発留意点を体系的に学習できる。
- 特にAIエンジニアは必見！企業のシステムに導入する際のインフラ・基盤周りの解説も豊富。例えば、クラウド環境でのAI実装方法等の解説がある。
つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング
- 機械学習の中でも「深層強化学習(Deep Q-Network)」に特化した内容が学習できる
- 強化学習の概要も丁寧に解説があるため分かりやすい
- PyTorchを使った強化学習特化の教材は他にないため、強化学習を学びたい人はこれ一択！
PyTorchのプログラミング学習におすすめな動画教材2選
| 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 | 【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 |
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PyTorchのおすすめ動画教材を2つ紹介します。
※Udemyの動画価格は普通価格と割引価格が異なるため省略。以下のリンクから直接参照ください。
【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門
リンク先：【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門
- AI・機械学習の勉強を始めたての初学者におすすめ！
- ハンズオン形式で実際に手を動かしながら学習できることに重きを置いた教材。プログラミングスキルの定着力が期待できる
- AIモデルの開発プロセス（データ前処理、深層学習モデル作成、損失関数・最適化関数チューニング、モデル学習・評価)を体系的に学習できる
【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
リンク先：【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
- AIモデルを搭載したWebアプリが作成できるようになることを目標とした教材
- 開発現場ですぐに活かせる実践スキルが習得できる
- 画像系AIによく用いるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、時系列分析で用いるRNN（再帰型ニューラルネットワーク）など代表的なアルゴリズムが学習できる
【参考】Udemyとは
Udemyは世界最大級のオンライン学習プラットフォームで、世界中の学びたい人と教えたい人を繋ぐ動画サービスです。米国Udemy,Inc.が運営しており、日本ではベネッセが事業パートナーで協業しています。
Udemyを活用して下記のような多彩なテーマを学習することができます。
- IT（IT資格勉強、プログラミング、Web・アプリ開発等）
- デザイン（ウェブデザイン、UXデザイン、グラフィックデザイン等）
- ビジネススキル（営業、ビジネス戦略、マインドセット等）
- 会計（財務分析、会計・簿記等）
- マーケティング（Webマーケティング、SEO、広告、SNS）
【参考】AI・機械学習における配信情報まとめ
当サイトではAI・機械学習における「基礎」から「最新のプログラミング手法」に至るまで幅広く解説しております。また「おすすめの勉強方法」をはじめ、副業・転職・フリーランスとして始める「AI・機械学習案件の探し方」についても詳しく言及しています。
【仕事探し】副業・転職・フリーランス
【教育】おすすめ勉強法
【参考】記事一覧
最後に
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