仕組みから学ぶ生成ai入門-基礎から応用まで徹底理解

本書は、第１章から順番に読み進めることで、基礎的なモデルから、より高度なモデルへと段階的に理解を深めていきます。各章で提供するサンプルコードは、ディープラーニングに対応した機械学習ライブラリーであるＫｅｒａｓを用いて実装しています。Ｋｅｒａｓは、ディープラーニングモデルを構成するパーツが事前にモジュールとして用意されており、これらのモジュールをブロックのように組み合わせてモデルを構成します。本文の解説を参考にして、サンプルコードの具体的な内容を理解しながら読み進めることで、それぞれのモデルの仕組みと動作原理がより明確に理解できるでしょう。

目次 : 第１章　ディープラーニングの基礎知識/ 第２章　変分オートエンコーダによる画像生成/ 第３章　ＬＳＴＭによる自然言語処理/ 第４章　トランスフォーマーによる自然言語処理/ 第５章　拡散モデルの仕組み/ 第６章　マルチモーダルモデルの実現

【著者紹介】
中井悦司 : １９７１年４月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでＬｉｎｕｘエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にＵｎｉｘ／Ｌｉｎｕｘサーバーと人生を共にする。その後、Ｌｉｎｕｘディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系ＩＴ企業のＡＩ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして活動（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）