PyTorch で作る!深層学習モデル・ AI アプリ開発入門(パイトーチデツクル シンソウガクシュウモデル エーアイアプリカイハツニュウモン)

Udemy で公開中の大人気講座『“ PyTorch ＋ Colab ” PyTorch で実装するディープラーニングー CNN 、 RNN 、人工知能 Web アプリの構築』をもとにした書籍です。 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。

『 PyTorch で作る!深層学習モデル・ AI アプリ開発入門』は、深層学習 フレームワーク PyTorch を使って、モデルの実装から人工知能アプリとしての公開までを一気通貫で体験する入門書です。著者は SAI-Lab 株式会社を起業した我妻幸長氏で、 Udemy で公開している自身のディープラーニング講座 (PyTorch と Google Colaboratory で CNN 、 RNN 、人工知能アプリの構築を扱う内容) の書籍化企画として、 2022 年 9 月に翔泳社から刊行されました。理論の解説書ではなく、手を動かして動くものを作ることに軸足を置いた 1 冊です。

Chapter 0 〜 7 の構成、公開まで到達

構成は Chapter 0 から Chapter 7 までの全 8 章です。イントロダクションと開発環境の準備に続き、簡単な深層学習の実装 (Chapter 3) 、 PyTorch の中核概念である自動微分と DataLoader (Chapter 4) 、 CNN (畳み込みニューラルネットワーク) による画像認識 (Chapter 5) 、 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 (Chapter 6) と進み、最後の Chapter 7 で AI アプリの構築と公開に至ります。版元は本書の到達点を「 CNN 、 RNN などを実装できるようになる」「人工知能アプリを構築し、公開できるようになる」と明示しており、モデルの訓練で終わらせず、学習済みモデルを組み込んだアプリを実際に公開するところまで踏み込むのが最大の特徴です。研究寄りのチュートリアルでは得にくい「動くプロダクト」への橋渡しがこの本の存在意義といえます。

PyTorch という選択の技術背景

PyTorch は Meta (旧 Facebook) 発の深層学習フレームワークで、 Python の制御構文をそのまま使って計算グラフを動的に組み立てられる書き心地から、研究コミュニティの実装言語として広く定着してきました。 2022 年の刊行時点で深層学習を学ぶ際の事実上の標準の 1 つであり、テンソル、自動微分、 DataLoader によるミニバッチ学習という中核概念を独立した章で押さえる本書の構成は、サンプルコードの写経で終わらせず、自分のデータへ応用する力に直結します。 CNN と RNN は深層学習の基本アーキテクチャであり、この 2 つを自力で書けるようになっておくことは、画像でもテキストでも、その後どの応用分野へ進む場合にも土台になります。

扱う範囲の注意点と前提知識

一方で、章立てに Transformer や 大規模言語モデル は現れず、扱うアーキテクチャは CNN と RNN までです。 2022 年刊という時点を踏まえると、生成 AI 系の内容を期待して手に取ると範囲が合いません。また、誤差逆伝播の数学的導出や最適化理論を厳密に追いたい人には実装重視の本書だけでは足りず、理論書での補完が前提になります。 Python の基本文法をまだ知らない段階なら、先に Python 入門書 を挟む方が挫折しにくいはずです。

類書との補完関係と向いている読者

類書との関係では、 NumPy だけで深層学習の仕組みを再実装する定番書 『ゼロから作る Deep Learning』 が「原理の理解」を先に置くのに対し、本書は「完成品を世に出す経験」を先に与える構成で、両者は競合せず補完関係にあります。同著者には『 Google Colaboratory で学ぶ!あたらしい人工知能技術の教科書』などの著書もあります。深層学習の勉強が座学やノートブック上の実験で止まっていて、自分の作ったモデルを誰かに触ってもらう経験がまだない人にとって、モデル構築からアプリ公開までを最短距離でつなぐ本書は、学習を目に見える作品へ変える具体的な一歩になります。