20210201
【PDFダウンロード版】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
販売価格 3,960円(税込)
判型：B5変形判、オールカラー
総ページ数：312ページ
発売日：2021年8月25日
著者：布留川 英一
Unityのゲームいま最も注目される最先端のフレームワークの実力を試してみよう！
人間が書いたような自然な文章に加え、自然言語からプログラムのソースコードやWebページのレイアウトまでも生成したことで大きな話題になった「GPT-3」、そしてそれを画像処理に応用した「DALL-E」といった最先端の深層学習フレームワークがここ数年で登場してきました。
本書では、注目を集めている「自然言語処理」「画像処理」「音声処理」の主要なフレームワークを取り上げ、実際にそれらの実力を試してみることができるように、インストールから各種設定、データセットの準備、学習・推論まで、ステップ・バイ・ステップでていねいに解説しました。
さまざまな分野や今後の実務にも応用範囲が広がると期待されている最先端のAIを学ぶことができる1冊です。
本書で紹介するフレームワーク
・自然言語処理：GiNZA、Huggingface Transformers、BERT、GPT-2、T5、GTP-3
・画像処理：Vision Transformer、DeiT、CLIP、Image GPT、DALL-E、BigSleep、DeepDaze
・音声処理：Tacotron2+WaveGlow、NEUTRINO、Jukebox
目次
1章 自然言語処理と深層学習
1-1 自然言語処理の概要
1-2 深層学習の概要
1-3 自然言語処理の深層学習モデル
2章 Python開発環境の準備
2-1 Pythonと開発環境の概要
2-2 Google Colabの概要
2-3 ローカルマシンのPython環境の準備
2-4 Pythonの文法
3章 GiNZA
3-1 GiNZAの概要
3-2 形態素解析
3-3 係り受け解析
3-4 固有表現抽出
3-5 ルールベースマッチング
3-6 正規表現
4章 Huggingface Transformers
4-1 Huggingface Transformersの概要
4-2 トークナイザー
4-3 テキスト分類
4-4 質問応答
4-5 要約
4-6 テキスト生成
4-7 言語モデル
5章 GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E
5-1 GPT-3によるプロンプトプログラミング
5-2 Vision Transformerによる画像分類
5-3 CLIPによる未学習カテゴリでの画像分類
5-4 Image GPTによる半分画像からの画像生成
5-5 DALL-Eによるテキストからの画像生成
6章 Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox
6-1 Tacotron2＋WaveGlowによる音声合成
6-2 NEUTRINOによる歌声合成
6-3 Jukeboxによる歌声付きの楽曲生成
7章 Google Cloud Platform
7-1 Google Cloud Platformの概要
7-2 Natural Language API
7-3 Text-to-Speech API
7-4 Speech-to-Text API
7-5 Translation API
ご購入にあたって
・ダウンロード販売のため、購入後のキャンセルはできません。
・入金・決済を確認後、ご登録いただいた電子メールアドレスに、ダウンロードのリンクを記載したメールを送信いたします。
・ダウンロードの有効期限はメール配信日より2週間です。 PDFのフッタ部分（左下隅）に、ご登録いただいた電子メールアドレスが入ります。
・有償・無償にかかわらず、本ドキュメントを購入者以外に貸与、配布、公開することはできません。
・ご購入者様個人の使用を目的としているため、お一人様一回の購入とさせて頂いております。法人・団体様での複数冊のご利用の際は、こちらからご相談下さい。
・迷惑メール対策としてドメイン受信拒否機能などをご利用の方は、予め下記ドメインからのメールが受信可能となるよう設定をお願い致します。 【ドメイン：@borndigital.jp】
総ページ数：312ページ
発売日：2021年8月25日
著者：布留川 英一
Unityのゲームいま最も注目される最先端のフレームワークの実力を試してみよう！
人間が書いたような自然な文章に加え、自然言語からプログラムのソースコードやWebページのレイアウトまでも生成したことで大きな話題になった「GPT-3」、そしてそれを画像処理に応用した「DALL-E」といった最先端の深層学習フレームワークがここ数年で登場してきました。
本書では、注目を集めている「自然言語処理」「画像処理」「音声処理」の主要なフレームワークを取り上げ、実際にそれらの実力を試してみることができるように、インストールから各種設定、データセットの準備、学習・推論まで、ステップ・バイ・ステップでていねいに解説しました。
さまざまな分野や今後の実務にも応用範囲が広がると期待されている最先端のAIを学ぶことができる1冊です。
本書で紹介するフレームワーク
・自然言語処理：GiNZA、Huggingface Transformers、BERT、GPT-2、T5、GTP-3
・画像処理：Vision Transformer、DeiT、CLIP、Image GPT、DALL-E、BigSleep、DeepDaze
・音声処理：Tacotron2+WaveGlow、NEUTRINO、Jukebox
目次
1章 自然言語処理と深層学習
1-1 自然言語処理の概要
1-2 深層学習の概要
1-3 自然言語処理の深層学習モデル
2章 Python開発環境の準備
2-1 Pythonと開発環境の概要
2-2 Google Colabの概要
2-3 ローカルマシンのPython環境の準備
2-4 Pythonの文法
3章 GiNZA
3-1 GiNZAの概要
3-2 形態素解析
3-3 係り受け解析
3-4 固有表現抽出
3-5 ルールベースマッチング
3-6 正規表現
4章 Huggingface Transformers
4-1 Huggingface Transformersの概要
4-2 トークナイザー
4-3 テキスト分類
4-4 質問応答
4-5 要約
4-6 テキスト生成
4-7 言語モデル
5章 GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E
5-1 GPT-3によるプロンプトプログラミング
5-2 Vision Transformerによる画像分類
5-3 CLIPによる未学習カテゴリでの画像分類
5-4 Image GPTによる半分画像からの画像生成
5-5 DALL-Eによるテキストからの画像生成
6章 Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox
6-1 Tacotron2＋WaveGlowによる音声合成
6-2 NEUTRINOによる歌声合成
6-3 Jukeboxによる歌声付きの楽曲生成
7章 Google Cloud Platform
7-1 Google Cloud Platformの概要
7-2 Natural Language API
7-3 Text-to-Speech API
7-4 Speech-to-Text API
7-5 Translation API
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