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「本書は、ディープラーニングの専門家によって著された包括的な唯一の図書です。」 Elon Musk（Open AI共同創設者、Tesla and SpaceX共同創設者兼取締役） ディープラーニングとは、コンピューターが経験から学習し、概念の階層構造で世界を解釈することを可能にする機械学習の一形態です。コンピューターは経験から知識を収集するため、コンピューターが必要とする全ての知識をあらかじめ指定するという操作を人間が行う必要はありません。コンピューターは、よりシンプルな概念から階層構造を導くことで、複雑な概念を学習できるようになります。このような階層構造は多くの層からなるものです。 本テキストは、線形代数学や確率論、情報理論、数値計算、機械学習などの分野に関連する概念を網羅し、その数学的・概念的背景を説明しています。フィードフォワードネットワークや正則化、最適化アルゴリズム、畳み込みネットワーク、シーケンスモデリング、実用的方法論を含み、産業分野の実務者が扱うディープラーニングの技術について説明し、自然言語処理や音声認識、コンピュータビジョン、オンラインレコメンダシステム、バイオインフォマティクス、ビデオゲームなどの応用例についても考察しています。最後に、本書は線形因子モデルやオートエンコーダ、表現学習、構造化確率モデル、モンテカルロ法、分配関数、近似的推論、そして深層生成モデルなどの研究の視点について解説しています。 本書は、産業界や研究においてキャリアを築こうとしている学部生や大学院生、そしてディープラーニングを学んで商品や基盤に応用したいと考えているソフトウェアエンジニアにとって必須の書となるでしょう。ウェブサイトでは読者と指導者に向けた補足資料を提供しています。