ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

「ゼロから作るDeep Learning」シリーズ待望の第3弾では、本書オリジナルのディープラーニングフレームワーク「DeZero」をゼロから構築します。このプロセスを通じて、PyTorchやTensorFlowといった現代のフレームワークの内部構造と、その機能がどのように実現されているのかを深く理解できます。最小限のコードでモダンなフレームワーク機能を実現するDeZeroの構築は、ディープラーニングの原理を「作る」という体験を通して体感することを目的としています。全60ステップで、勾配計算、自動微分、ニューラルネットワークの基本要素などを実装し、フレームワークの「ブラックボックス」を解き明かします。これにより、単にフレームワークを使うだけでなく、その仕組みを理解した上で、より高度なモデル開発やデバッグ、さらには独自のフレームワーク開発への応用まで可能になります。ディープラーニングの理論だけでなく、実装面での深い洞察を得たい学習者にとって、唯一無二の価値を提供する一冊です。未来のAI開発者や研究者を目指す方にとって、確かな基礎力と実装力を養うための必読書と言えるでしょう。