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

生成型ディープラーニングの基礎から応用までを網羅!

このような方におすすめ

Pythonおよびディープラーニング(およびニューラルネットワーク)の基本を知っている技術者、研究者、教育関係者(教職者、学生)。ディープラーニングの基礎を学び終えた層で、幅広い応用に興味のある人
  • 著者David Foster/松田 晃一 、小沼 千絵
  • 定価4,180 (本体3,800 円+税)
  • A5 384頁 2020/10発行
  • ISBN978-4-87311-920-5
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生成型ディープラーニングの解説書。「絵を描く」「曲を作る」といった、これまで人間にしかできないと思われていた創造的な作業を機械に行わせるという、いま最もホットな技術の基礎から応用までをJupyterノートブック環境で実際に試しながら学びます。第I部は基礎編です。機械学習プログラミング、変分オートエンコーダ、GANやVAEなど、生成モデルの作成において重要な基礎技術を学びます。第II部は応用編です。CycleGAN、エンコーダ―デコーダモデル、MuseGANなどのモデルを作成し、作画、作文、作曲といった創造的なタスクに取り組みます。さらには、実環境を用いずにゲームプレイAIの学習を可能にする、世界モデルを使った強化学習にも取り組みます。最後に生成モデリングの未来として、StyleGAN、BigGAN、BERT、GPT-2、MuseNetなどのアーキテクチャを紹介します。