内容紹介：ベストセラーとなったＭａｎｎｉｎｇ刊　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｐｙｔｈｏｎ　が全面的に書き直され、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＧＰＴライクなＬＬＭの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章も追加されました。ディープラーニングを段階的に理解できる実践的なプロジェクトとコード例が各章で紹介されます。
ディープラーニングのパワーをあなたの手に。ベストセラー書籍“Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｐｙｔｈｏｎ”を全面的に書き直し。Ｋｅｒａｓ　３、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＪＡＸを網羅しＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＧＰＴライクなＬＬＭの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章を追加。ディープラーニングを理解できる実践的なコード事例が展開され、生成ＡＩの背後にある概念をエンジニア視点で理解できます。Ｋｅｒａｓ開発者から直接学びとり「Ｐｙｔｈｏｎを使ったディープラーニングの構築」に自信を持って踏み出そう。
もくじ情報：１　ディープラーニングとは何か；２　ニューラルネットワークの数学的要素；３　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＪＡＸ、Ｋｅｒａｓ；４　分類と回帰；５　機械学習の基礎；６　機械学習の普遍的なワークフロー；７　Ｋｅｒａｓを深く理解する；８　画像分類；９　ＣｏｎｖＮｅｔアーキテクチャパターン；１０　ＣｏｎｖＮｅｔが何を学習するのかを解釈する；１１　画像セグメンテーション；１２　物体検出；１３　時系列予測；１４テキスト分類；１５　言語モデルとＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ；１６　テキスト生成；１７　画像生成；１８　実務におけるベストプラクティス；１９　ＡＩの未来；２０　本書のまとめ