AI系の研究のために読んだ本メモ
by T_Tsei on Zenn 2024年12月8日
"ChatGPTで注目される自然言語処理の定番書。Attention構造やTransformerを豊富な図解で分かりやすく解説しており、理論的な理解を深めたい読者に最適です。実装はありませんが、それを見据えた丁寧な説明は、研究者や開発者が次のステップに進むための確かな土台となります。"
IT Text 自然言語処理の基礎
岡﨑 直観, 荒瀬 由紀, 鈴木 潤, 鶴岡 慶雅, 宮尾 祐介
出版日: 2022/8/24
出版社: オーム社
ページ数: 320ページ
最終更新: 2024年12月8日
人気スコア: 80
どんな本？
本書は、深層学習をベースとした自然言語処理の基礎を体系的に学ぶための教科書です。自然言語処理の全体像から始まり、機械学習の基本、単語ベクトル表現、RNN、LSTM、GRUといった系列モデル、そして近年のブレークスルーであるTransformerとその応用である事前学習モデル（GPT、BERTなど）までを網羅しています。大学の学部上級から大学院生、自然言語処理を学び始めた若手技術者を対象としており、各章末の演習問題を通して、学んだ知識を実践的に定着させることができます。実務では、テキスト分類、感情分析、機械翻訳、文章生成など、多様なタスクに応用可能な基盤技術を習得できます。特に、Transformerと事前学習モデルの解説は、最新の自然言語処理技術を理解し、自身の研究や開発に活かすための強力な土台となります。基礎から最新技術までを網羅し、演習問題も豊富である点が本書の強みです。