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【図書】 生成Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ

絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする -- 第２版 --
Ｄａｖｉｄ　Ｆｏｓｔｅｒ ／著, 松田晃一 ／訳, 小沼千絵 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２４．８ -- ２１ｃｍ -- ４７７ｐ

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タイトル 生成Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ
副書名 絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする
版情報 第２版
著者名等 Ｄａｖｉｄ　Ｆｏｓｔｅｒ ／著, 松田晃一 ／訳, 小沼千絵 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２４．８
大きさ等 ２１ｃｍ ４７７ｐ
分類 007.13
件名 深層学習 , 生成ＡＩ
注記 原タイトル：Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　原著第２版の翻訳
注記 文献あり　索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｄａｖｉｄ　Ｆｏｓｔｅｒ】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。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。（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）
要旨 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。
目次 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）
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0075-1　　 4-8144-0075-6
書誌番号 1124024715
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1124024715

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 予約受取待 - 2076881343 iLisvirtual
港北 公開 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2077141548 iLisvirtual

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