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書誌情報サマリ

書名

生成Deep Learning　絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 　第2版

著者名 David Foster／著 松田晃一／訳 小沼千絵／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2024.8
請求記号 0071/00787/

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1 鶴舞0238457501一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 0071/00787/
書名 生成Deep Learning　絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 　第2版
著者名 David Foster／著 　 松田晃一／訳 　 小沼千絵／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2024.8
ページ数 37,477p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-8144-0075-1
原書名 原タイトル:Generative deep learning 原著第2版の翻訳
分類 00713
一般件名 生成AI 　 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 ディープラーニングの基礎から、画像、テキスト、音楽を生成するアーキテクチャまでを学べる生成AIの解説書。TensorFlowとKerasによる開発を通じ、モデルをより効率的に学習させる方法などをマスターできる。
タイトルコード 1002410035218

要旨 生成ＡＩの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、ＧＰＴ、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成ＡＩのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。
目次 第１部　生成ディープラーニング入門（生成モデリング
ディープラーニング）
第２部　手法（変分オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク
自己回帰モデル
正規化フローモデル
エネルギーベースモデル
拡散モデル）
第３部　応用（トランスフォーマ
高度なＧＡＮ
音楽生成
世界モデル
マルチモーダルモデル
まとめ）


内容細目表：

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