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Pytorchのフリーランス求人・案件一覧
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AISaaSサービスのAIエンジニア募集のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)
案件の内容
AISaaSサービス企業におけるAIエンジニアリング業務。CSOやプロジェクトマネージャーと連携しながら、分散コンピューティング基盤のコア技術部分に機械学習ライブラリを組み込む。
求めるスキル
・PythonおよびPyTorchでの開発経験 ・Pytorchdistributedの使用経験 ・PyTorchライブラリの改造経験 ・SQL/機械学習の知識 ・経験 ・読み書きレベルの英語 ・AWSなどのクラウド利用経験
案件担当のコメント
※報酬はスキル見合いです。
RubyonRailsバックエンドエンジニア募集のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)案件の内容
ブロックチェーンゲーム開発/運用業務全般・NFTを売買するマーケットプレイス(dapps)開発・メタバースゲームにおけるゲーム管理ツールの開発/運用業務全般・メタバースゲームにおけるポータルサイトの開発/運用業務全般・インフラ構築/運用業務全般
求めるスキル
・ゲーム案件の実務経験 ・バックエンド開発におけるフレームワーク経験RubyonRails,django,nodejs,php等の実務経験4年以上 ・AWS/GCPを利用した実務経験2年以上 ・Webサーバ/RDBMSの知識 ・設計 ・開発経験3年以上 ・SVN、Gitなどのバージョン管理システムの使用経験 ・Web3/ブロックチェーン技術に興味 ・関心があり、積極的にスキル ・ノウハウの習得ができること
案件担当のコメント
※報酬はスキル見合いです。
調剤機器組み込みソフトウェア開発支援(画像処理)のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)
大鳥居駅案件の内容
エンド(調剤機器メーカー)で開発中の調剤機器に組み込むソフトウェアの開発支援。画像処理技術を使用して薬品の分類を行う機器の開発。Halconを使用しているが、将来的にオープンソースのライブラリに移行予定。
求めるスキル
・Halcon、PyTorch、OpenCVなど画像処理の技術に精通していること ・要件定義~一人称で対応可能なこと
案件担当のコメント
※報酬はスキル見合いです。
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Pytorchのフリーランス求人・案件について
・Pytorchとは PyTorchは、Pythonをベースとしたオープンソースの機械学習ライブラリであり、深層学習のためのフレームワークです。動的な計算グラフを使用し、柔軟性とパフォーマンスを両立させています。PyTorchの最大の特徴は、その直感的なインターフェースとシンプルな設計にあります。これにより、機械学習の初心者からエキスパートまで幅広いユーザーが使いやすく、直感的なモデルの構築や実験が可能です。また、PyTorchはPythonとの親和性が高く、NumPyとの統合も密接です。そのため、既存のPythonコードやライブラリとの連携がスムーズに行えます。さらに、PyTorchは動的な計算グラフを採用しており、柔軟性が高いため、モデルの構築やデバッグが容易です。この柔軟性は、リサーチャーや実験的なプロジェクトで特に重宝されます。また、PyTorchは豊富なコミュニティとドキュメントがあり、新しい機能やテクニックがすぐに共有されるため、学習コストが低くなっています。最近では、PyTorchは多くの大手企業や研究機関で採用され、深層学習の分野で広く利用されています。そのため、PyTorchの将来性は非常に高く、さらなる発展が期待されています。 ・Pytorchの特徴や魅力 PyTorchの魅力は、その柔軟性と使いやすさにあります。動的な計算グラフを採用しており、データの形状やサイズを事前に指定する必要がないため、モデルの構築やデバッグが容易です。また、Pythonとのシームレスな統合が可能であり、既存のPythonコードやライブラリとの連携がスムーズに行えます。PyTorchは、ニューラルネットワークの構築やトレーニングに必要な機能を包括的に提供しており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）など、さまざまなネットワークアーキテクチャをサポートしています。さらに、PyTorchは高速な演算を実現するためのGPU加速もサポートしており、大規模なデータセットや複雑なモデルでも効率的に学習を行うことができます。また、PyTorchは豊富なコミュニティとドキュメントがあり、新しい機能やテクニックがすぐに共有されるため、学習コストが低くなっています。これらの特徴により、PyTorchは機械学習の分野で広く利用され、多くの研究者や開発者に支持されています。 ・Pytorchの習得難易度&勉強方法 PyTorchの習得難易度は、比較的低いと言われています。その理由は、Pythonに似た直感的なインターフェースを持ち、豊富なドキュメントやチュートリアルが利用できることです。PyTorchの学習方法としては、まず基本的な機能や操作に慣れるために公式のチュートリアルを試してみることがおすすめです。その後、実際のプロジェクトに取り組みながら、PyTorchを使用してモデルを構築し、学習させる経験を積むことが重要です。オンラインコースや書籍、モデルの実装を解説したブログ記事なども参考にすると良いでしょう。また、PyTorchの公式ドキュメントやコミュニティフォーラムで質問することで、他のユーザーからのフィードバックを得ることもできます。継続的な実践と情報収集を通じて、PyTorchを使いこなすスキルを身につけることができます。 ・Pytorchの将来性 PyTorchは、ディープラーニングの分野で広く使われ、急速に成長しています。その将来性は非常に高く、いくつかの理由があります。まず、PyTorchは柔軟性があり、研究者や開発者が新しいアイデアやテクニックを迅速に試し、実装するのに適しています。また、PyTorchはコミュニティ駆動型であり、活発な開発とサポートが行われています。さらに、PyTorchは産業界でも広く採用されており、大手企業や研究機関での使用例が増えています。これらの要因から、PyTorchは今後もディープラーニングの主要なフレームワークとして確固たる地位を築いていくと考えられます。そのため、PyTorchを学ぶことは将来のキャリアに有益であり、ディープラーニングの最新技術やトレンドに追いつくための重要なスキルとなるでしょう。