Tech × Books plusシリーズディープラーニングを支える技術〈2〉
——ニューラルネットワーク最大の謎

この本の概要

初学者の方々に向け，ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。

ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。

ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き，本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて，将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして，「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして，4つのテーマのもと，ディープラーニングや人工知能について課題を整理し，今後を考えていきます。

多様な問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を紐解く1冊です。

こんな方におすすめ

  • 広くディープラーニング，人工知能を取り巻く技術に関心がある方々
  • ディープラーニングの今と今後の発展について，知っておきたい方々
  • ディープラーニングとその周辺分野の研究に興味がある方
  • ディープラーングを学んでいて使っている方々

知的好奇心から，なぜディープラーニングが成功しているのかを知りたいという方々も大歓迎です。

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本書について
ディープラーニングは，優れた直感と気力，勇気が必要な野心的な実験によって前進してきました。
すぐわかる！ ディープラーニング＆AIの重要用語
初学者の方々に向けた，ディープラーニングの技術解説書。

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著者プロフィール

岡野原大輔（おかのはらだいすけ）

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。

  • 『ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム［技術基礎］』（技術評論社，2022）
  • 『深層学習 Deep Learning』（共著，近代科学社，2015）
  • 『オンライン機械学習』（共著，講談社，2015）
  • 『Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦』（西川 徹との共著，2020）
  • 連載「AI最前線」（日経Robotics，本書執筆時点で連載中）