ゼロから作るDeep Learning ❷

自然言語処理編

10人が推薦（ブログ 10 人）

技術書 138 位 ・ 機械学習・AI 10 位 ・ Python 6 位

ITエンジニア本大賞 2019 技術書部門 特別賞

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推薦のデータ

Qiita 7 人、Zenn 2 人、ブログ 1 人が推薦しています。最初の推薦は 2018年12月、最新の推薦は 2025年2月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（10 人）

• ShirubaQiita
  エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた2020年3月
• dhirookaZenn
  機械学習エンジニア1年目の自分へのおすすめ書籍2021年12月
• yukimu515Qiita
  【初心者向け】Python入門に超おすすめの本ランキング〜機械学習・作業自動化〜2021年7月
• JunyaShibatoQiita
  【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた2020年12月
• hippocampus-garden.comブログ
  入社2年目に読んだ本 | Hippocampus's Garden2022年5月
• TodayInsaneQiita
  1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します2020年12月
• shimopinoQiita
  Sierに新卒入社して4か月の研修期間中に読んだ・読んでいる本のまとめ2019年8月
• tseiZenn
  AI系の研究のために読んだ本メモ2024年12月
• poisukeQiita
  初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった2018年12月
• aokikenichiQiita
  2025年版 生成AI・大規模言語モデルを学ぶための30冊（必須5冊+定番15冊+差をつける10冊）2025年8月ほか 1 本

本の情報

著者

斎藤 康毅

出版社

オライリー・ジャパン

形態

単行本（ソフトカバー） ・ 単行本

発売日

2018年7月21日

定価

4,510 円（税込）

ISBN

9784873118369

楽天のレビュー

★4.53（26 件）

内容紹介

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を…

楽天ブックスの内容紹介より

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