技術／性能の追求は、人自身の能力を飛躍的に高め、新たな領域を切り開く。先端の情報や知識を俯瞰し、何が本質的な問題なのか、原理／原則は何か、「考える過程」を辿ります。
もくじ情報：第０章　ディープラーニングとは何か―表現学習とタスク学習、本書解説の流れ；第１章　ディープラーニングの最適化―なぜ学習できるのか；第２章　ディープラーニングの汎化―なぜ未知のデータをうまく予測できるのか；第３章　深層生成モデル―生成を通じて複雑な世界を理解する；第４章　深層強化学習―ディープラーニングと強化学習の融合；第５章　これからのディープラーニングと人工知能―どのように発展していくか

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の代表取締役社長を務める（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）