出版社内容情報
深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。
本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。
SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。
本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。
内容説明
深層学習の基礎・基本をしっかり学ぶ。進歩し続ける深層学習技術の基礎にある、最も基本的な学習方法や基本的なレイヤを詳細に解説。画像・音声・自然言語への応用は、広範囲かつ俯瞰的に解説し、マルチモーダル学習も図解を通してわかりやすく概観。
目次
序論：深層学習登場の前と後
深層学習以前のパターン認識手法
深層学習ネットワーク
ネットワークの学習
学習のための技術
系列データへの対応
画像認識への適用
画像生成・変換への適用
音声処理への適用
自然言語処理への適用〔ほか〕
著者等紹介
柳井啓司［ヤナイケイジ］
１９９７年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了、電気通信大学電気通信学部情報工学科助手。２０１５年電気通信大学大学院情報理工学研究科教授（現職）
中鹿亘［ナカシカトオル］
２０１１年神戸大学大学院工学研究科博士前期課程修了。２０２０年電気通信大学大学院情報理工学研究科准教授（現職）
稲葉通将［イナバミチマサ］
２０１０年名古屋大学大学院情報科学研究科博士前期課程修了。２０１９年電気通信大学人工知能先端研究センター准教授（現職）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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