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BERT / GPT-3 / DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門 / 布留川英一 【本】

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: HMV&BOOKS online 1号店
商品コード: hmvjapan:22865799

出荷目安の詳細はこちら内容詳細最先端のフレームワークの実力を試そう！Google Cloud Platform（GCP）の機械学習サービスの活用方法も紹介！目次 : 1章 自然言語処理と深層学習/ 2章 Python開発環境の準備/ 3章 GiNZA/ 4章 Huggingface Transformers/ 5章 GPT‐3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL‐E/ 6章 Tacotron2＋WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox/ 7章 Google Cloud Platform

本書は、現代のAI技術の劇的な進化の核となっている「Transformer」アーキテクチャを軸に、自然言語処理（NLP）、画像処理、音声処理という、AIの三大領域を横断的に解説する極めて実践的な入門書です。従来のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（リカレントニューラルネットワーク）の限界を超え、BERT、GPT-3、そしてDALL-Eといった、現在の生成AIブームの原動力となったモデルがいかにして構築され、どのような仕組みで動作するのかを、プログラミングを通じて具体的に紐解いていきます。単なる理論の解説に留まらず、大規模言語モデル（LLM）の理解や、テキストから画像を生成するマルチモーダル学習の基礎、さらには音声データの解析手法まで、最先端の技術要素を網羅しています。著者の核心的なメッセージは、個別のモデルの知識を得るだけでなく、これら異なるモダリティ（形式）を支える共通の基盤技術を理解し、実装力を養うことにあります。AIのパラダイムシフトを技術的な側面から捉え直し、実装へと繋げるための、エンジニアのための羅針盤といえる内容です。

• Transformerアーキテクチャが、言語・画像・音声の各領域に与えた革命的な影響の理解
• BERTを用いた自然言語処理における、双方向的な文脈理解の具体的な実装手法
• GPT-3に代表される大規模言語モデル（LLM）の構造と、その生成能力のメカニズム
• DALL-Eにみる、テキストと画像を融合させるマルチモーダル学習の基礎理論と実装
• 音声信号を深層学習で扱うための、最新の音声処理技術とプログラミングの実践
• 最新のAI論文で示されたアルゴリズムを、Pythonを用いて実際のコードに落とし込むプロセス
• 異なるデータ形式（テキスト、画像、音声）を共通の枠組みで扱うための設計思想

• Transformerをベースとした最新のディープラーニングモデルの構築スキル
• 学習済みモデル（Pre-trained Models）を特定のタスクへ適応させるファインチューニング技術
• テキスト、画像、音声という多種多様な非構造化データを扱うための前処理および実装能力
• 生成AI（Generative AI）の基盤となる、拡散モデルや自己回帰モデルの動作原理の理解
• 最新のAI研究論文を読み解き、それをプログラミングへと変換するための実装思考力

• CNNやRNNの基礎は理解しているが、Transformer以降の最新技術へのアップデートを目指すエンジニア
• 生成AI（LLMや画像生成AI）の裏側にある技術的な仕組みを、コードレベルで理解したい開発者
• 自然言語処理、画像認識、音声認識の境界を越えた、マルチモーダルなAI開発に興味がある研究者・学生
• 最新のAI技術を自社のプロダクトやサービスに組み込みたい、実務志向のデータサイエンティスト

著者の布留川英一氏は、ディープラーニングや自然言語処理をはじめとする人工知能分野における深い専門知識を持つ技術者・著者です。理論的な数式のみならず、それをいかにして実際のコードに落とし込み、実用的なアプリケーションへと昇華させるかという「実装の勘所」を伝えることに定評があります。AI技術の急速な進展に伴い、最新の論文と実装のギャップを埋めるための良質な技術書を多数執筆しています。

本書は、数式中心の理論書や、APIの使い方のみを解説するチュートリアル形式の書籍とは一線を画しています。既存の「深層学習入門」がCNNやRNNに重点を置いているのに対し、本書はTransformer以降の「ポスト・Transformer」時代の技術に特化しています。理論と実装のバランスが絶妙であり、研究論文の理解と実務での応用を繋ぐ架け橋としての位置づけが明確です。

本書の最大の価値は、自然言語・画像・音声という異なる領域を「Transformer」という共通の文脈で統合的に理解できる点にあります。現在のAI開発において、マルチモーダルなアプローチは不可避であり、その基礎を体系的に学べる機会は非常に貴重です。読了後には、単に既存のモデルを動かすだけでなく、最新の論文から新しいアーキテクチャの構造を読み解き、自らの手で実装へと繋げるための強力な思考フレームワークと技術的基盤が手に入ります。AI技術の激しい変遷の中で、技術の本質を見失わずに進むための、エンジニアにとっての必読の一冊といえるでしょう。