内容紹介（出版社より）

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。
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

内容紹介（「BOOK」データベースより）

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（「BOOK」データベースより）

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

著者情報（「BOOK」データベースより）

布留川英一（フルカワヒデカズ）
１９９９年、『ＪＡＶＡ　ＰＲＥＳＳ』（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。２００１年、株式会社ドワンゴにて、世界初のＪａｖａ搭載携帯電話「５０３ｉ」のローンチタイトル『サムライロマネスク』の開発に携わる。以後、新端末の新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、１８年で４０冊ほどに。現在はギリア株式会社にて、ヒトとＡＩの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り込んでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）