内容紹介

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【第1巻：DLを取り巻く環境と理論基盤】

AIプロジェクトの7〜8割が期待した成果を出せずに終わる。その根本原因は、事業要件から実装までを俯瞰し、「なぜそのアーキテクチャを選ぶのか」を判断できるアーキテクトの不在にある。実装力の問題でも、事業側のAI理解の問題でもない。事業と技術の両側を橋渡しし、設計判断を下せる人材が圧倒的に不足しているのだ。

本シリーズはエンジニアにそのアーキテクトとしての判断軸を与えることを目的としている。

第1巻では、ディープラーニングを取り巻く社会・産業・技術の全体像を俯瞰したうえで、理論理解に不可欠な数学的基礎と機械学習の本質を体系的に解説する。第1章ではAIの定義と歴史、社会構造の変化、職種とキャリアパスを解説し、ディープラーニングを「なぜ今学ぶのか」の文脈を確立する。第2章では線形代数・微積分・確率統計をディープラーニングの文脈で積み上げる。第3章では機械学習の原理と本質を解説し、ディープラーニングが機械学習のどこに位置し、なぜ強力なのかを明確にする。第2巻以降のアーキテクチャ理解に向けた確固たる土台を築く1冊である。

**【本書の情報】**本文ページ数：614ページ（電子書籍版）対応フォーマット：固定レイアウト

【本シリーズについて】

本シリーズ「AIの核心」は、初学者から中級エンジニアまでのバイブルとなることを目指して書かれた全4巻の専門書シリーズである。

巷のディープラーニング書籍の多くは、手法を「使い方」として教える。本シリーズはそれとは一線を画す。各アーキテクチャが「なぜその構造を持つのか」「どの問題に対してなぜ有効なのか」「実務でどう選び、どう設計判断するのか」を徹底的に掘り下げる。

入門書を読み終えたが実務で使えない、手を動かせるが設計判断ができない、そういったエンジニアが本シリーズを通じて、アーキテクチャを理解し戦略と戦術をもって設計できるエンジニアへと成長することを目的としている。

実務で迷ったとき、設計判断に悩んだとき、新しいアーキテクチャを評価するとき、本棚から取り出して答えを探せる「決定版」として本シリーズを位置づけている。

【シリーズ構成】

第1巻：DLを取り巻く環境と理論基盤（本書）

第2巻：ニューラルネットワークの基礎アーキテクチャ

第3巻：発展アーキテクチャと応用

第4巻：最先端モデルと実装判断

【対象読者】

ディープラーニングを基礎から体系的に学びたい初学者

手を動かせるが設計判断に自信が持てない中級エンジニア

アーキテクトとしての判断軸を身につけたいエンジニア