内容

目次

第1章　画像分類と転移学習（VGG） 1.1　学習済みのVGGモデルを使用する方法 1.2　PyTorchによるディープラーニング実装の流れ 1.3　転移学習の実装 1.4　Amazon AWSのクラウドGPUマシンを使用する方法 1.5　ファインチューニングの実装 第2章　物体検出（SSD） 2.1　物体検出とは 2.2　Datasetの実装 2.3　DataLoaderの実装 2.4　ネットワークモデルの実装 2.5　順伝搬関数の実装 2.6　損失関数の実装 2.7　学習と検証の実施 2.8　推論の実施 第3章　セマンティックセグメンテーション（PSPNet） 3.1　セマンティックセグメンテーションとは 3.2　DatasetとDataLoaderの実装 3.3　PSPNetのネットワーク構成と実装 3.4　Featureモジュールの解説と実装 3.5　Pyramid Poolingモジュールの解説と実装 3.6　Decoder、AuxLossモジュールの解説と実装 3.7　ファインチューニングによる学習と検証の実施 3.8　セマンティックセグメンテーションの推論 第4章　姿勢推定（OpenPose） 4.1　姿勢推定とOpenPoseの概要 4.2　DatasetとDataLoaderの実装 4.3　OpenPoseのネットワーク構成と実装 4.4　Feature、Stageモジュールの解説と実装 4.5　TensorBoardXを使用したネットワークの可視化手法 4.6　OpenPoseの学習 4.7　OpenPoseの推論 第5章　GANによる画像生成（DCGAN、Self-Attention GAN） 5.1　GANによる画像生成のメカニズムとDCGANの実装 5.2　DCGANの損失関数、学習、生成の実装 5.3　Self-Attention GANの概要 5.4　Self-Attention GANの学習、生成の実装 第6章　GANによる異常検知（AnoGAN、Efficient GAN） 6.1　GANによる異常画像検知のメカニズム 6.2　AnoGANの実装と異常検知の実施 6.3　Efficient GANの概要 6.4　Efficient GANの実装と異常検知の実施 第7章　自然言語処理による感情分析（Transformer） 7.1　形態素解析の実装（Janome、MeCab＋NEologd） 7.2　torchtextを用いたDataset、DataLoaderの実装 7.3　単語のベクトル表現の仕組み（word2vec、fastText） 7.4　word2vec、fastTextで日本語学習済みモデルを使用する方法 7.5　IMDb（Internet Movie Database）のDataLoaderを実装 7.6　Transformerの実装（分類タスク用） 7.7　Transformerの学習・推論、判定根拠の可視化を実装 第8章　自然言語処理による感情分析（BERT） 8.1　BERTのメカニズム 8.2　BERTの実装 8.3　BERTを用いたベクトル表現の比較（bank：銀行とbank：土手） 8.4　BERTの学習・推論、判定根拠の可視化を実装 第9章　動画分類（3DCNN、ECO） 9.1　動画データに対するディープラーニングとECOの概要 9.2　2D Netモジュール（Inception-v2）の実装 9.3　3D Netモジュール（3DCNN）の実装 9.4　Kinetics動画データセットをDataLoaderに実装 9.5　ECOモデルの実装と動画分類の推論実施