内容紹介：生成ＡＩの基礎から応用までを網羅！生成ＡＩの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、ＧＰＴ、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成ＡＩのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。
生成ＡＩの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、ＧＰＴ、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成ＡＩのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。
もくじ情報：第１部　生成ディープラーニング入門（生成モデリング；ディープラーニング）；第２部　手法（変分オートエンコーダ；敵対的生成ネットワーク；自己回帰モデル；正規化フローモデル；エネルギーベースモデル；拡散モデル）；第３部　応用（トランスフォーマ；高度なＧＡＮ；音楽生成；世界モデル；マルチモーダルモデル；まとめ）

フォスター，デビッド(フォスター，デビッド)
データサイエンティスト、起業家、教育者。専門は、クリエイティブ分野におけるＡＩの活用。Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｐａｒｔｎｅｒｓ（ＡＤＳＰ）の共同設立者として、組織がデータとＡＩの改革力を活用できるようにする手助けをしている。ケンブリッジ大学のトリニティ・カレッジで数学の修士号、ウォーリック大学でオペレーションズ・リサーチの修士号を取得。Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｅ（ＭＬＩ）の教職員でもあり、ＡＩの実用的な応用と現実世界の問題解決に焦点を当てて研究している。研究テーマはＡＩアルゴリズムの透明性と解釈可能性の向上で、ヘルスケアにおける説明可能な機械学習に関する文献を発表している