読まないと後悔する技術書30選
by 渡邉 臣 | JISOU on Qiita 2024年6月16日
"ChatGPTなどで身近になった自然言語処理の仕組みを、ディープラーニングの基礎知識があれば理解できる。文章をどう数値データに変換し、モデルを構築するかを具体的に学べる。プロンプトエンジニアリングにも応用可能な知識が得られるため、AI分野のジュニア〜ミドル層におすすめ。実践的なモデル構築への理解が深まる。"
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
斎藤 康毅
出版日: 2018/7/21
出版社: オライリージャパン
ページ数: 432ページ
最終更新: 2024年6月16日
人気スコア: 811
どんな本？
『ゼロから作るDeep Learning』シリーズ待望の続編、自然言語処理編。本書では、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionといった、自然言語処理や時系列データ処理に不可欠なディープラーニングの最先端技術を、実装レベルで深く理解し、自ら作り上げることを目指します。前作同様、専門用語をかみ砕き、数式やコードの背後にあるコンセプトを丁寧に解説。高度な技術も「ゼロから作る」という一貫したアプローチで、読者が自らの手で実装することで、理論だけでなく実践的なスキルを確実に習得できます。自然言語処理の基礎から応用までを、手を動かしながら体系的に学びたいエンジニアや研究者にとって、ディープラーニングの知識を深化させ、実務や研究に活かすための強力な一歩となるでしょう。Pythonによる実装を通じて、現代AI技術の中核をなす自然言語処理の理解を深めます。
読者の評価・レビュー
6件の記事から分析
(中信頼度)
読んで得られた成果
- RNNやAttentionといったNLP主要技術を実践的に学べる
- 文章の数値データ変換とモデル構築を具体的に学べる
- プロンプトエンジニアリングに応用可能な知識が得られる
- 自然言語処理の全体像をPython実装で体系的に掴める
この本の特徴
- 自然言語処理の基礎をコードと共に分かりやすく解説
- 理論と実践のバランスが良く同時に体系的に習得できる
- カウントベースからNNまで幅広い手法を段階的に学べる
- Transformer等の最新モデルまでステップバイステップで解説
読者の声
"「NLP分野への理解を深めたい開発者にとって非常に価値のある一冊」"
"「この分野を学びたい初学者にとって、最初の1冊として強く推奨」"
"「各フレームワークの挙動を自ら実装する重要性を実感できる」"
"「自然言語処理の最前線に触れたい研究者や開発者にとって必読」"
こんな人におすすめ
対象レベル: 自然言語処理を学びたい初学者、AI分野のジュニア〜ミドル層の開発者・研究者
前提知識:
- ディープラーニングの基礎知識
こんな目標を持つ人に:
- NLP分野への理解を深めたい
- 自然言語処理の全体像を掴みたい
- 実践的なモデル構築への理解を深めたい
※ この情報は6件の技術記事からAIが分析・生成したものです。 実際の内容は書籍でご確認ください。
この本に言及している記事
エンジニアに読んで欲しい技術書90選
by S4nTo on Qiita 2023年10月30日
"「ゼロから作るDeep Learning」シリーズの第2弾として、自然言語処理（NLP）の基礎をコードと共に分かりやすく解説しています。本書を読むことで、RNNやAttentionといったNLPの主要技術を、手を動かしながら実践的に学べます。理論と実装を同時に習得できるため、NLP分野への理解を深めたい開発者にとって非常に価値のある一冊です。"
私の推薦書３３冊 安全(46)
by Dr. Kiyoshi Ogawa on Qiita 2022年4月2日
"Deep Learningの基礎から自然言語処理への応用までを、PythonとNumPy/Chainerを用いてゼロから実装しながら解説する書籍。理論だけでなく、実際のコードを書きながら学ぶことで、自然言語処理モデルの仕組みを深く理解できる。特に、単語の分散表現やRNN、Transformerなどの最新技術についても解説しており、AI分野の学習者におすすめ。"
エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた
by Shiruba on Qiita 2020年3月18日
"自然言語処理の主要技術（word2vec, RNN, seq2seq, Attentionなど）を、Pythonでゼロから実装しながら体系的に学べる。非常に分かりやすく、自然言語処理の全体像を掴むのに最適。この分野を学びたい初学者にとって、最初の1冊として強く推奨できる。理論と実践のバランスが良い。"
Sierに新卒入社して4か月の研修期間中に読んだ・読んでいる本のまとめ
by shimopino on Qiita 2019年8月2日
"自然言語処理の技術を高速で習得するために最適。ディープラーニングに入る前にカウントベースの手法を実装するため、統計的手法からNNまで幅広く理解できる。各フレームワークの挙動を理解するために、自ら実装する重要性を実感できる。最新技術を学ぶ上での確かな基礎を築く一冊。"
技術書 coding(148)
by Dr. Kiyoshi Ogawa on Qiita 2019年1月21日
"ディープラーニングの自然言語処理応用を、Transformerなどの最新モデルまでステップバイステップで解説。RNNやLSTMといった基礎から、Attention機構、そしてBERTに至るまでの流れが非常に分かりやすい。実装を通して、理論だけでなく実際の応用方法まで深く学べるのが本書の魅力。自然言語処理の最前線に触れたい研究者や開発者にとって、必読の書と言える。"
関連書籍
「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」と一緒に紹介されることが多い本
