機械学習の登場により、従来とは比べものにならないほど、高精度かつ複雑なデータ分析が可能となりました。本書は、機械学習の手法の中でもとくにディープラーニングに注目し、その実用的な応用のための知識を基礎から理解するためのものです。概念から、数学知識のまとめ、プログラミングとフレームワークの利用方法、クラウドによる環境の構築までを紹介します。画像の解析とテキスト分析処理を例に、ディープラーニングライブラリＰｙＴｏｒｃｈを使って解説を行います。執筆者は人工知能の分野での教育活動やコンサルテーションに、豊富な経験を持っています。本書は、機械学習の「学び」を、読者が基礎からひととおり体験できるように構成されています。

第１章　人工知能・機械学習・ディープラーニング
第２章　ニューラルネットワークの数学
第３章　ＰｙＴｏｒｃｈ（基礎編）
第４章　ＰｙＴｏｒｃｈ（応用編）
第５章　環境構築
第６章　画像処理
第７章　ハイパーパラメータの最適化
第８章　自然言語処理
第９章　デプロイ