ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

『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。