出版社内容情報
Pythonディープラーニングのベストセラー書籍が、生成AI、Keras 3 、PyTorch、JAXを網羅！
ディープラーニングと生成AIの背後にある概念を分かりやすく解説します
ベストセラーとなったManning刊 "Deep Learning with Python" が全面的に書き直され、Transformer、GPTライクなLLMの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章も追加されました。ディープラーニングを段階的に理解できる実践的なプロジェクトとコード例が各章で紹介されます。
10年足らずの間に、ディープラーニングは世界を二度も変えました。Keras、TensorFlow、PyTorchといったPythonベースのライブラリが、ニューラルネットワークを実験室レベルから、大規模に展開される高性能な本番システムへと進化させました。LLMや生成AIツールを通して、ディープラーニングは再びビジネスと社会を変革しつつあります。
ディープラーニングと生成AIの背後にある概念をKerasの開発者から直接学びとりPythonを使ったディープラーニング世界に自信を持って踏み出そう！
【目次】
1章 ディープラーニングとは何か
2章 ニューラルネットワークの数学的要素
3章 Tensorflow、PyTorch、JAXとKerasの使い方
4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
5章 機械学習の基礎
6章 機械学習のユニバーサルワークフロー
7章 Kerasを使いこなす
8章 画像分類
9章 畳み込みネットワークアーキテクチャパターン
10章 畳み込みニューラルネットワークの学習内容を解釈する
11章 画像セグメンテーションと物体検出
12章 時系列予測
13章 自然言語処理のためのディープラーニング
14章 言語モデルとTransformer
15章 LLM（大規模言語モデル）
16章 画像生成
17章 ベストプラクティス
内容説明
ディープラーニングのパワーをあなたの手に。ベストセラー書籍”Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｐｙｔｈｏｎ”を全面的に書き直し。Ｋｅｒａｓ ３、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＪＡＸを網羅しＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＧＰＴライクなＬＬＭの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章を追加。ディープラーニングを理解できる実践的なコード事例が展開され、生成ＡＩの背後にある概念をエンジニア視点で理解できます。Ｋｅｒａｓ開発者から直接学びとり「Ｐｙｔｈｏｎを使ったディープラーニングの構築」に自信を持って踏み出そう。
目次
１ ディープラーニングとは何か
２ ニューラルネットワークの数学的要素
３ ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＪＡＸ、Ｋｅｒａｓ
４ 分類と回帰
５ 機械学習の基礎
６ 機械学習の普遍的なワークフロー
７ Ｋｅｒａｓを深く理解する
８ 画像分類
９ ＣｏｎｖＮｅｔアーキテクチャパターン
１０ ＣｏｎｖＮｅｔが何を学習するのかを解釈する
１１ 画像セグメンテーション
１２ 物体検出
１３ 時系列予測
１４テキスト分類
１５ 言語モデルとＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
１６ テキスト生成
１７ 画像生成
１８ 実務におけるベストプラクティス
１９ ＡＩの未来
２０ 本書のまとめ
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