Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM|Tech Book Zone Manatee

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[予約] Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM

マイナビ出版

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!

発売日:2026-03-18

ページ数:608ページ

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

著者プロフィール

  • Francois Chollet(著者)

    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(著者)

    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。

  • 巣籠悠輔(監訳)

    [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。

  • 株式会社クイープ(翻訳)

    [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。

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