Pytorchとfastaiではじめるディープラーニング エンジニアのためのaiアプリケーション開発

目次 : 第１部　ディープラーニングの実際（ディープラーニングへの旅路/ モデルから実運用へ　ほか）/ 第２部　ｆａｓｔａｉのアプリケーションを理解する（舞台裏：数字のクラス分類器/ 画像クラス分類　ほか）/ 第３部　ディープラーニングの基礎（言語モデルを１から作る/ 畳み込みニューラルネットワーク　ほか）/ 第４部　ディープラーニングを１から作る（基礎からのニューラルネットワーク/ ＣＡＭを用いたＣＮＮの解釈　ほか）

【著者紹介】
ジェレミー・ハワード : 起業家、ビジネス戦略家、開発者、教育者、ディープラーニングをより身近なものにするための研究機関であるｆａｓｔ．ａｉの創設研究者。また、サンフランシスコ大学の著名なリサーチサイエンティストであり、シンギュラリティ大学の教員、世界経済フォーラムの若いグローバルリーダーでもある。彼の最新のスタートアップであるＥｎｌｉｔｉｃは、医学にディープラーニングを適用した最初の企業であり、ＭＩＴ　Ｔｅｃｈ　Ｒｅｖｉｅｗの２年間で世界のトップ５０スマート企業の１つに選ばれた。過去にはＫａｇｇｌｅのコンペでトップランクとなり、その後Ｋａｇｇｌｅの社長兼チーフサイエンティストを務めた。オーストラリアで成功した２つの新興企業（ＦａｓｔＭａｉｌとＬｅｘｉｓ−Ｎｅｘｉｓに買収されたＯｐｔｉｍａｌ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ　Ｇｒｏｕｐ）の創設ＣＥＯでもあった。それ以前は、マッキンゼー＆Ｃｏ、ＡＴカーニーで経営コンサルティングに８年間従事。多くの新興企業に投資、助言を行い、数多くのオープンソースプロジェクトに貢献してきている

シルヴェイン・ガガー : 元教師。現在はｆａｓｔ．ａｉのリサーチサイエンティスト。限られたリソースでモデルを迅速に訓練できる技術の設計／改善によってディープラーニングをより身近なものにすることに重点を置く。ＣＰＧＥ（フランスの高等教育機関。高校卒業後の２年間、難関大学入学のための準備をする）で２０１５年まで７年間にわたりコンピュータサイエンスと数学を教えていた。そのカリキュラム全体をカバーする本を何冊か執筆した経験がある（Ｅｄｉｔｉｏｎｓ　Ｄｕｎｏｄから出版）。パリにある高等師範学校で数学を学び、パリ第１１大学で数学の修士号を取得した

中田秀基 : 博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。筑波大学連携大学院教授（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）