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  • BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

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BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

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いま最も注目される最先端のフレームワークの実力を試してみよう!

人間が書いたような自然な文章に加え、自然言語からプログラムのソースコードやWebページのレイアウトまでも生成したことで大きな話題になった「GPT-3」、そしてそれを画像処理に応用した「DALL-E」といった最先端の深層学習フレームワークがここ数年で登場してきました。

本書では、注目を集めている「自然言語処理」「画像処理」「音声処理」の主要なフレームワークを取り上げ、実際にそれらの実力を試してみることができるように、インストールから各種設定、データセットの準備、学習・推論まで、ステップ・バイ・ステップでていねいに解説しました。

さまざまな分野や今後の実務にも応用範囲が広がると期待されている最先端のAIを学ぶことができる1冊です。

本書で紹介するフレームワーク
・自然言語処理:GiNZA、Huggingface Transformers、BERT、GPT-2、T5、GTP-3
・画像処理:Vision Transformer、DeiT、CLIP、Image GPT、DALL-E、BigSleep、DeepDaze
・音声処理:Tacotron2+WaveGlow、NEUTRINO、Jukebox


1章 自然言語処理と深層学習
1-1 自然言語処理の概要
1-2 深層学習の概要
1-3 自然言語処理の深層学習モデル

2章 Python開発環境の準備
2-1 Pythonと開発環境の概要
2-2 Google Colabの概要
2-3 ローカルマシンのPython環境の準備
2-4 Pythonの文法

3章 GiNZA
3-1 GiNZAの概要
3-2 形態素解析
3-3 係り受け解析
3-4 固有表現抽出
3-5 ルールベースマッチング
3-6 正規表現

4章 Huggingface Transformers
4-1 Huggingface Transformersの概要
4-2 トークナイザー
4-3 テキスト分類
4-4 質問応答
4-5 要約
4-6 テキスト生成
4-7 言語モデル

5章 GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E
5-1 GPT-3によるプロンプトプログラミング
5-2 Vision Transformerによる画像分類
5-3 CLIPによる未学習カテゴリでの画像分類
5-4 Image GPTによる半分画像からの画像生成
5-5 DALL-Eによるテキストからの画像生成

6章 Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox
6-1 Tacotron2+WaveGlowによる音声合成
6-2 NEUTRINOによる歌声合成
6-3 Jukeboxによる歌声付きの楽曲生成

7章 Google Cloud Platform
7-1 Google Cloud Platformの概要
7-2 Natural Language API
7-3 Text-to-Speech API
7-4 Speech-to-Text API
7-5 Translation API
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商品の説明

著者について

1999年、『JAVA PRESS』(技術評論社)にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。2001年、株式会社ドワンゴにて、世界初のJava搭載携帯電話「503i」のローンチタイトル『サムライロマネスク』の開発に携わる。以後、新端末の新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、18年で40冊ほどに。現在はギリア株式会社にて、ヒトとAIの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り込んでいる。
主な著書に『AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門』『Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング v1.1対応版』(ボーンデジタル)など。共著として「Unityゲーム プログラミング・バイブル」「Unityゲーム プログラミング・バイブル 2nd Generation」(ボーンデジタル)がある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ボーンデジタル
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/9/6
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 312ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4862465099
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4862465092
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 500 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.5 x 2.2 x 23.7 cm
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 867,963位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.8 (30)

著者について

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布留川 英一
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カスタマーレビュー

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日本からのトップレビュー

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    とりあえず使ってみるにはいい本
    2022年11月21日に日本でレビュー済み
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    とりあえず使ってみるの初手にはとてもいい本だと思う。自分でファインチューニングする等がっつり使う人には、物足りないかもしれない。

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  • 星5つ中5つ
    內容充實
    2025年11月28日に日本でレビュー済み
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  • 星5つ中3つ
    初心者です
    2021年9月24日に日本でレビュー済み
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    プログラミング自体初めてで、Windowsで構築からやってるのですが、hello worldが出てこないんです。 そこで、色々と調べながらやるしかないって感じですね。

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  • 星5つ中2つ
    入門ではないと思う
    2022年9月10日に日本でレビュー済み
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    Transformerの構造について学ぼうと思い、関連本を何冊か購入。

    ライブラリ等の使用方法等が多く、初学者には難しいかも。

    限定された環境(有償環境)でないと動かなかったりするので、サンプルコードを容易に試すという事が出来ないのがマイナス点。

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    構文解析 わかりやすかったです
    2024年3月7日に日本でレビュー済み
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    日々、進歩するPythonのパッケージ。

    AIの言語処理に関しては 最新の情報を

    学ばせていただきました。

    プラットフォームがGoogle collabotary

    だけなのがちょっとだけ不満です。

    PycharmやVisual Studio Code など

    クラスプラットフォームへの対応、次の

    版ではお願いできたらと思います。

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  • 星5つ中5つ
    とりあえず最新モデルを試してみたい人向け
    2022年6月27日に日本でレビュー済み
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    機械学習モデルの理論的な話はほぼ出てきません。

    ひたすら、学習済みモデルや API などを利用して、最新モデルを実行してみる内容になっています。

    ただ、有料化の API や、利用申請をしたのちに数日待つ必要がある API もあるため、注意が必要です。

    理論を飛ばしてとりあえず機械学習モデルを触ってみたい初心者の方から、理論は知っているけど具体的な最新モデルの使い方は分からないという方まで、誰でも対応できるのではないかと思います。

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  • 星5つ中1つ
    あまりにも1冊にあれこれ入れようとしたあげく
    2023年4月26日に日本でレビュー済み
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    正直,興味があるのは5~6章で,タイトルに惹かれ買ったものだが,そこの重みは差ほどない.恐らく理論説明の参考書ではないのは分かるが,プログラミング実践の参考書としても違和感を感じる.基本的にターゲット読者層がちょっと掴みにくい.

    1章は最近の Transformer から始まった自然言語の深層学習とそれを他の応用先に使う流れにおいて重要な技術を要約しているが,歴史的な意味はあるものの,もはや意味を成さない技術の内容も入っていて初心者に必要?と思われる.全体的に,書物に期待する初心者向けのちゃんとした説明というよりは,パンフレットやポスター的な意味の議論材料レベルの要約な気がする.なのに,2章はPythonの準備やプログラミングの説明と言った大分水準がドンと落ちた話が入り,ここでターゲット読者層がかなり初心者向けになっているように思える.とは言っても,3~4章でまたGiNZA/Huggingface Transformerと言った,日本語の自然言語処理の知識がある前提(?)の話がまた展開されて困惑する.それと,やたらライブラリ要素の説明みたいな内容の表が出てくるけど,これ,必要?と思う内容がちらほら見える.

    全体的に,書物に載っている内容をサル真似して何かのアプリケーション実装の入口までは辿れるかも知れないが,そのレベルものならば本を買うまでもなく,ウェブ上に転がっているブログ記事の内容を真似した方が良いかも知れない.

    5人のユーザーが役に立ったと感じています
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  • 星5つ中1つ
    説明不足の例
    2021年9月23日に日本でレビュー済み
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    p084「ユーザー辞書のCSVを作成して「GoogleColab」のルート「/CONTENT」にアップロード」が説明不足なのでサポートページで補足していただければ、星を付けます。

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