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Pytorchのフリーランス求人・案件一覧
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【Python】独自画像認識システム開発案件＿東大前駅、リモート併用案件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
鉄スクラップの等級判定や異物検出など、 CV（Computer Vision）技術を活用した画像解析モデルの 研究・実装を行っていただきます。 ・鉄スクラップ画像の解析モデル開発 ・鉄の等級判定アルゴリズム開発 ・異物（金属以外）の検出モデル開発 ・鉄パーツ単位での解析技術開発 ・CVモデルにおける確信度推定機構の実装
求めるスキル
・Git / GitHubを用いたチーム開発経験 ・AWSおよびPyTorchを利用した開発経験 ・独自のCV（画像認識）モデルを設計・実装した経験
【Python】製造業向けAIプロダクト開発＿基本フルリモート案件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
エンド企業にて開発・運営をしております、 主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業での メンバーとして、Pytorch, TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの 開発・検証、AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装を メインにご担当いただきます。 現行のサービスのブラッシュアップも含め、 0ベースで新しい事へも挑戦できる現場です。
求めるスキル
・機械学習分野（特に深層学習）での実務経験 ・PytorchまたはTensorflowの深層学習FWを利用した開発経験 ・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
Pythonフルリモート可能/AIプロダクト開発製造業向けAIプロダクト開発のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)
八丁堀駅案件の内容
エンド企業にて開発・運営をしております、 主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業での メンバーとして、Pytorch,TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの 開発・検証、AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装を メインにご担当いただきます。 現行のサービスのブラッシュアップも含め、 0ベースで新しい事へも挑戦できる現場です。
求めるスキル
・機械学習分野（特に深層学習）での実務経験 ・PytorchまたはTensorflowの深層学習FWを利用した開発経験 ・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
【Python】フルリモート可能/AIプロダクト開発製造業向けAIプロダクト開発のフリーランス求人・案件
業務委託(フリーランス)八丁堀駅案件の内容
エンド企業にて開発・運営をしております、 主要サービスである画像処理・アルゴリズム開発事業での メンバーとして、Pytorch,TensorFlowを用いたAIアルゴリズムの 開発・検証、AIアルゴリズムの画像処理アプリケーションへの実装を メインにご担当いただきます。 現行のサービスのブラッシュアップも含め、 0ベースで新しい事へも挑戦できる現場です。
求めるスキル
・機械学習分野（特に深層学習）での実務経験 ・PytorchまたはTensorflowの深層学習FWを利用した開発経験 ・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
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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、Facebookが開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、Pythonで記述されています。動的な計算グラフを使用し、柔軟性と直感的なAPIを提供しています。GPUを利用した高速な計算が可能であり、研究や実務の両方で広く利用されています。ニューラルネットワークの構築やトレーニングを容易にし、深層学習の実装をサポートしています。コミュニティの活発さや継続的な開発により、常に新しい機能や最新の研究成果が導入されています。 【Pytorchの取得難易度・勉強方法は？】 PyTorchの取得難易度は中程度で、Pythonの基本知識があれば学習が容易です。公式のドキュメントやチュートリアルを利用することで、基本的な概念や使い方を理解することができます。また、オンラインのコースや書籍も豊富にあります。PyTorchは柔軟性が高く、直感的なAPIを提供しており、学習コストが低いのが特徴です。実際のプロジェクトに取り組むことで、実践的な経験を積みながらスキルを向上させることができます。継続的な学習と実践が重要であり、少しずつ段階を追って進めることがポイントです。 【Pytorchの将来性は？】 PyTorchは、機械学習やディープラーニングの分野で非常に明るい将来性を持っています。その柔軟性や使いやすさ、高速な計算能力などが高く評価されており、研究から実用まで幅広いニーズに対応しています。また、PyTorchは活発なコミュニティに支えられており、新しい機能やアルゴリズムが継続的に開発されています。さらに、大手企業や研究機関などからも積極的な支援が得られており、これらの要素からPyTorchは今後もますます普及し、進化していくことが期待されます。