出版社内容情報
学部2, 3年生以上を主な対象とした深層学習の教科書。ニューラルネットワークの基本からはじめて、生成AI（言語生成と画像生成）について理解することを目指す。
本書ではまず、進化・深化した深層学習の要素技術と、表現学習の代表例である単語埋めこみ、さらに、ネットワーク基盤としてのトランスフォーマーを、その基礎である注意機構とともに解説する。言語生成については、言語処理の基盤アーキテクチャとして応用範囲のひろい大規模言語モデルを導入し、発展形である言語生成モデルを紹介する。大規模言語モデルを言語生成モデルへと昇華させるのに必要となった強化学習についても、本質的な事柄にしぼって詳述する。画像生成については、生成モデルとして発展いちじるしい拡散モデルを取り上げ、さらにGAN（Generative Adversarial Network）についても解説する。最後に、半教師学習や不均衡なデータにおける学習・知識蒸留など、さまざまな学習の枠組みについて解説する。
目次
第１部 基盤（深層学習をささえる要素技術；ＲＮＮ：ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；単語埋めこみ；トランスフォーマー；強化学習）
第２部 生成モデル（言語の生成；拡散モデル；ＧＡＮ：生成的敵対ネットワーク）
第３部 深層学習アラカルト（取りあつかい注意のデータ；多様な学習の枠組み；微分可能演算機構）
著者等紹介
岡留剛［オカドメタケシ］
１９８８年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。現在、関西学院大学工学部教授（人工知能研究センター長）。博士（理学）。専門、情報科学（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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