コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。
もくじ情報：１章　ニューラルネットワークの復習；２章　自然言語と単語の分散表現；３章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃ；４章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃの高速化；５章　リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）；６章　ゲート付きＲＮＮ；７章　ＲＮＮによる文章生成；８章　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ；付録Ａ　ｓｉｇｍｏｉｄ関数とｔａｎｈ関数の微分；付録Ｂ　ＷｏｒｄＮｅｔを動かす；付録Ｃ　ＧＲＵ

斎藤　康毅(サイトウ　コウキ)
１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事（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）