ゆっくりPyTorch

ゆっくりPyTorch

01第1章はじめに 02第2章テンソルと基本操作 03第3章オートグラド(自動微分)の仕組み 04第4章 PyTorch の基本構造: nn.Module と最適化 05第5章画像分類入門 (MNIST)06第6章畳み込みニューラルネットワーク (CNN)07第7章 RNN と LSTM, GRU 08第8章 Transformers 入門 (NLP中心)09第9章転移学習とファインチューニング 10第10章実践的な学習テクニック 11第11章 PyTorch のモデルのデプロイ 12第12章応用分野のハンズオン 13第13章総合演習プロジェクト 14第14章トラブルシューティングとチューニング 15第15章 PyTorch の最新動向と今後の学習 16付録

Chapter 16

付録

Hiromichi NOMATA

2025.03.20に更新