はじめてのディープラーニング 2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワークとVAE、GAN

オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第2弾。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再起型ニューラルネットワーク（RNN）と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Networks）について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。


[本書の特徴]
・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応

【著者紹介】
我妻幸長 : 「ヒトとＡＩの共生」がミッションの会社、ＳＡＩ‐Ｌａｂ株式会社の代表取締役。ＡＩ関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（ＡＩ）、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。プログラミング／ＡＩ講師として、オンラインで３．５万人近くをこれまでに指導。世界最大の教育動画プラットフォーム、Ｕｄｅｍｙで「ＡＩパーフェクトマスター講座」、「脳科学と人工知能」、「みんなのＡＩ講座」などを開講中。エンジニアとして、ＶＲ、ゲーム、ＳＮＳなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発（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）