目次

Part 1：ディープラーニングの基礎
ディープラーニング、機械学習とニューラルネットワークをはじめるために必要な概念について説明

1章：機械学習って何？
2章：はじめる前に：ニューラルネットワークの数学基礎を構築しよう
3章：ニューラルネットワークをはじめよう
4章：機械学習の基礎

Part 2：ディープラーニングの実践
コンピュータビジョンと自然言語処理におけるディープラーニングの実践活用について掘り下げて説明

5章：コンピュータビジョンのためのディープラーニング
6章：文字と文章のためのディープラーニング
7章：高度なディープラーニングのための最善手法
8章：創造的なディープラーニング
9章：ディープラーニングの限界と将来の展望

著者プロフィール

• Francois Chollet（著者）

  （フランソワ・ショレ）
  Googleでディープラーニングに取り組んでいる。Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている。ショレの論文は、CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）、NIPS（Neural Information Processing Systems）のカンファレンスとワークショップ、ICLR（International Conference on Learning Representations）を含め、主要なカンファレンスで発表されている。

• 巣籠 悠輔（監訳）

  （すごもり ゆうすけ）
  電通・Google NY 支社勤務を経て、株式会社情報医療のCTO として創業に参画。医療分野での人工知能活用を目指す。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』『ビジネスパーソンのための人工知能入門』（マイナビ出版刊）等がある。

• 株式会社クイープ（翻訳）

  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『サイバーセキュリティテスト完全ガイド』（マイナビ出版）、『Machine Learning 実践の極意』、『Python 機械学習プログラミング　第2版』（インプレス）などがある。