オンライン教育プラットフォームＵｄｅｍｙの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第２弾。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再起型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）と、ディープラーニングの生成モデルであるＶＡＥ（Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ　Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）とＧＡＮ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してＰｙｔｈｏｎのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。　　　［本書の特徴］　・前作を読んでいない方のために、Ｐｙｔｈｏｎ、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。　・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにＰｙｔｈｏｎのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。　・サンプルプログラムはＳＢクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。　・Ｐｙｔｈｏｎ３、Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ対応

ベストセラー「はじめてのディープラーニング」の正統派続編！！ディープラーニング学習の基礎である数学、Ｐｙｔｈｏｎ、および畳み込みニューラルネットワークの復習。再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）と、その派生モデルであるＬＳＴＭとＧＲＵによる自然言語処理の実装。ディープラーニングの生成モデルであるＶＡＥ、ＧＡＮによる画像生成の実装。すべてのコードはフレームワークを使わずに、Ｐｙｔｈｏｎのみで記述。Ｐｙｔｈｏｎ３、Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ対応。
もくじ情報：第１章　ディープラーニングの発展；第２章　学習の準備；第３章　ディープラーニングの基礎；第４章　ＲＮＮ；第５章　ＬＳＴＭ；第６章　ＧＲＵ；第７章　ＶＡＥ；第８章　ＧＡＮ；第９章　さらに進むために；付録

我妻　幸長(アズマ　ユキナガ)
「ヒトとＡＩの共生」がミッションの会社、ＳＡＩ‐Ｌａｂ株式会社の代表取締役。ＡＩ関連の教育と研究開発に従事。東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。興味の対象は、人工知能（ＡＩ）、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。プログラミング／ＡＩ講師として、オンラインで３．５万人近くをこれまでに指導。世界最大の教育動画プラットフォーム、Ｕｄｅｍｙで「ＡＩパーフェクトマスター講座」、「脳科学と人工知能」、「みんなのＡＩ講座」などを開講中。エンジニアとして、ＶＲ、ゲーム、ＳＮＳなど、ジャンルを問わず数々のアプリを開発（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）