生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする

著者 : David Foster 松田晃一 小沼千絵

• オライリージャパン (2020年10月5日発売)

作品紹介・あらすじ

生成型ディープラーニングの基礎から応用までを網羅！
生成型ディープラーニングの解説書。「絵を描く」「曲を作る」といった、これまで人間にしかできないと思われていた創造的な作業を機械に行わせるという、いま最もホットな技術の基礎から応用までをJupyterノートブック環境で実際に試しながら学びます。第I部は基礎編です。機械学習プログラミング、変分オートエンコーダ、GANやVAEなど、生成モデルの作成において重要な基礎技術を学びます。第II部は応用編です。CycleGAN、エンコーダ―デコーダモデル、MuseGANなどのモデルを作成し、作画、作文、作曲といった創造的なタスクに取り組みます。さらには、実環境を用いずにゲームプレイAIの学習を可能にする、世界モデルを使った強化学習にも取り組みます。最後に生成モデリングの未来として、StyleGAN、BigGAN、BERT、GPT-2、MuseNetなどのアーキテクチャを紹介します。

感想・レビュー・書評

[mikeyasuさんの感想 · 2020年12月2日]

機械学習に習熟する過程の「おつまみ」もしくは「おかわり」としていただこう．基礎知識のさらに一歩先に丁寧に踏み込んでいるので非常にわかりやすい．芸術分野に機械学習がどのようにアプローチしているかが理解出来る．冒頭から読んで内容を追えないのであれば別の基礎的な本で学習してから読み直すのも一つの手．

[aokikenichiさんの感想 · 2020年11月15日]

生成の基礎から
簡単にとはいえ原著にはないGTP-3の解説まで
内容がいいし、訳者の「日本人に届けよう」って気持ちがいい
こういうところだよな

他の出版社だと偉い先生の訳となっているが実態は学生に丸投げでゴミ翻訳で名著台無しって少なくないけど
オライリーは訳がいいしこういう細かいところが行き届いている

[東京大学情報学環・学際情報学府図書室さんの感想 · 2021年3月10日]

2020年度第2回見計らい選定図書
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2003524808&opkey=B161535612322732&start=1&totalnum=2&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=00

[M. Nakamotoさんの感想 · 2021年2月14日]

非常にわかりやすくいろいろな技術のイメージを掴むことができました。また（前半しかできていませんが）サンプルコードが手軽に凄さを体感できるので、とても良かったです。

[aki258さんの感想 · 2021年2月13日]

画像、文章、音楽等多様な生成モデルの基本形がコードとともに紹介されており、かつ、アルゴリズムがわりと細かく、でも直感的に説明されている。たとえ話はちょっと微妙な気もするが。実際に生成系モデルを使ってみたいときの最初の一歩としてちょうどいい粒度の本

[fraserlibさんの感想 · 2020年11月19日]

請求記号　007.1/F 41