Amazonで購入楽天ブックスで購入

ゼロから作るDeep Learning ❷ 自然言語処理編

斎藤康毅

オライリー・ジャパン / 2018年

ゼロから作るDeep Learningシリーズ

技術: Python・ディープラーニング

作って学ぶ理論・基礎

ITエンジニア本大賞 技術書部門ベスト10(プレゼン大会進出)(2019)

前作と同じく自前の実装を積み上げる方針で、対象を自然言語処理に移した続編。単語の分散表現からword2vec、リカレントニューラルネットワーク、LSTM、seq2seq、そしてAttentionへと段階的に進む。系列データを扱うときに何が難しく、各手法がその何を解決したのかが実装を通して見えてくる。

この本が好きなら

つくりながら学ぶ！画像生成AI 自作入門

MarkLiu(訳: Smoky・IPUSIRON) / マイナビ出版 / 2026年 / 翻訳書

技術: ディープラーニング・PyTorch・Python

作って学ぶ理論・基礎

機械学習のエッセンス 第2版

加藤公一 / SBクリエイティブ / 2026年(第2版)

技術: 機械学習・Python

理論・基礎作って学ぶ

ITエンジニアのための強化学習理論入門

中井悦司 / 技術評論社 / 2020年

技術: 機械学習・Python

理論・基礎作って学ぶ

Pythonで動かしながら学ぶ　コンピュータネットワーク

中山悠 / 講談社 / 2025年

技術: ネットワーク・TCP/IP・Python

作って学ぶ理論・基礎

科学技術計算のためのPython

科学技術計算のためのPython

ホセ・アンピンコ(訳: 石井一夫・加藤公一・小川史恵) / エヌ・ティー・エス / 2016年 / 翻訳書

技術: Python・数学・機械学習

理論・基礎作って学ぶ

作ってわかる大規模言語モデルの仕組み

井上顧基 / 日経BP / 2026年

技術: 大規模言語モデル・ディープラーニング・Python・PyTorch

作って学ぶ理論・基礎

この本からもっと探す →

書誌(オライリー・ジャパン、2018年7月、ISBN 9784873118369)は楽天ブックスAPI(BooksBook/Search)の書誌で確認。ITエンジニア本大賞2019の技術書部門でプレゼン大会に進出したこと、および同年に特別ゲスト永瀬美穂氏の特別賞を受賞したことは翔泳社の結果ページで確認(部門大賞は別の書籍)。