膨大な数の関数の集まりをどのようにお互い協調させるのか。局所的な相互作用の微調正から全体の動きを定めていく。最新手法の根底にあるしくみ、原理に着目し、技術の「可能性」を探求する。
もくじ情報：第１章　ディープラーニングと人工知能―なぜディープラーニングが成功しているのか；第２章　入門　機械学習―コンピュータの「学習」とは何か；第３章　ディープラーニングの技術基礎―データ変換の「層」を組み合わせて表現学習を実現する；第４章　ディープラーニングの発展―学習と予測を改善した正規化層／スキップ接続／注意機構；第５章　ディープラーニングを活用したアプリケーション―大きな進化を遂げた画像認識、音声認識、自然言語処理；Ａｐｐｅｎｄｉｘ　厳選基礎　機械学習＆ディープラーニングのための数学

岡野原　大輔(オカノハラ　ダイスケ)
２０１０年東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（情報理工学博士）。在学中の２００６年、友人らとＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅを共同で創業、また２０１４年にＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓを創業。現在はＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓの代表取締役ＣＥＲおよびＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙの代表取締役ＣＥＯを務める（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）