Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM | マイナビブックス

Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM

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内容紹介

生成AI時代のエンジニア必須知識を Keras開発者が"コードファースト" で解説！

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！

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備考

Francois Chollet（フランソワ・ショレ）：フランスのエンジニア、AI研究者でディープラーニングフレームワークKerasの作成者。Googleを経て独立。Ndea（AI研究所）、ARC Prizeの共同創設者。タイム誌によってAI分野で最も影響力のある100人の一人に選ばれた。
https://developers.googleblog.com/ja/farewell-and-thank-you-for-the-continued-partnership-francois-chollet/

Matthew Watson（マシュー・ワトソン）：Googleのソフトウェアエンジニアで、Geminiの開発に携わり、Kerasのコアメンテナーも務めている。

［監訳］巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ）：株式会社MIRA代表取締役、株式会社マルイユナイトCTO。医療AIベンチャーを創業・CTOを務め、同社エグジット後は生成AI活用やDX等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』（マイナビ出版刊）等がある。

［翻訳］株式会社クイープ： 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』（インプレス）、『なっとく！ AIアルゴリズム』（翔泳社）、『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』（マイナビ出版）などがある。

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

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