内容紹介：人気のＰｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリＰｙＴｏｕｒｃｈの解説書！本書は、ＰｙＴｏｒｃｈと著者たちが開発したｆａｓｔａｉというライブラリを使って、ニューラルネットワークを使用して機械学習を行う方法を解説しています。博士号や数学の深い知識がなくても、ディープラーニングが行えるように、とにかくわかりやすくていねいな説明がされています。本書で扱うトピックは幅広く、コンピュータビジョン、自然言語処理、表形式データ、協調フィルタリングでモデルを訓練する方法、深層学習モデルの機能を理解して、精度、速度、信頼性の向上させる方法、実際のアプリケーションの作成方法のほか、データ倫理、最新の深層学習手法も網羅します。
もくじ情報：第１部　ディープラーニングの実際（ディープラーニングへの旅路；モデルから実運用へ　ほか）；第２部　ｆａｓｔａｉのアプリケーションを理解する（舞台裏：数字のクラス分類器；画像クラス分類　ほか）；第３部　ディープラーニングの基礎（言語モデルを１から作る；畳み込みニューラルネットワーク　ほか）；第４部　ディープラーニングを１から作る（基礎からのニューラルネットワーク；ＣＡＭを用いたＣＮＮの解釈　ほか）

ハワード，ジェレミー(ハワード，ジェレミー)
起業家、ビジネス戦略家、開発者、教育者、ディープラーニングをより身近なものにするための研究機関であるｆａｓｔ．ａｉの創設研究者。また、サンフランシスコ大学の著名なリサーチサイエンティストであり、シンギュラリティ大学の教員、世界経済フォーラムの若いグローバルリーダーでもある。彼の最新のスタートアップであるＥｎｌｉｔｉｃは、医学にディープラーニングを適用した最初の企業であり、ＭＩＴ　Ｔｅｃｈ　Ｒｅｖｉｅｗの２年間で世界のトップ５０スマート企業の１つに選ばれた。過去にはＫａｇｇｌｅのコンペでトップランクとなり、その後Ｋａｇｇｌｅの社長兼チーフサイエンティストを務めた。オーストラリアで成功した２つの新興企業（ＦａｓｔＭａｉｌとＬｅｘｉｓ－Ｎｅｘｉｓに買収されたＯｐｔｉｍａｌ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ　Ｇｒｏｕｐ）の創設ＣＥＯでもあった。それ以前は、マッキンゼー＆Ｃｏ、ＡＴカーニーで経営コンサルティングに８年間従事。多くの新興企業に投資、助言を行い、数多くのオープンソースプロジェクトに貢献してきている