自習にお勧めの教材を紹介しています。
今回紹介するのは、「ゼロから作るDeep Learning②—自然言語処理編」です。

近年、アップルのSiriやアマゾンのアレクサに代表されるように、日常的に使われる応答システムを支えるような人工知能に接する機会が急激に増えています。またグーグルなどが提供している機械翻訳機能に一度でもお世話になったことがあるという方がほとんどではないでしょうか。しかし、そうしたサービスを支える考え、技術を知っている方は決して多くはありません。今回紹介する『ゼロから作るDeep Learning②——自然言語処理編』はそうしたサービスを支えている考え、技術を一から学ぶことができるものです。以前紹介した『ゼロから作るDeep Learning——Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』の姉妹本になります。（ただし、ニューラルネットワークやPythonに関しての基礎知識があれば、問題なく本書からはいることができます。）

　人間がふつうに話す言葉（日本語や英語など）をコンピュータサイエンスなどの世界では自然言語と言います。（機械で読み取れるように人工的につくられたプログラミング言語などと対照的に自然に形成された言語という意味です。）本書はディープラーニングにおける自然言語処理（Natural Language Processing:NLP）に関して、背景思想、バックエンドで行われている数式処理などを理論的に解説したうえで、実際に自分でプログラムを実装することで深いレベルで技術を体得することを目指しているものです。自然言語処理技術の発想や歴史にはじまり、実際に自然言語処理を学ぶ上では避けては通れないword2vec、RNN、LSTM、Attentionなどの現在でも根幹をなす技術を実際に自分の手でプログラミングしながら学ぶことができます。

　前述した前作『ゼロから作るDeep Learning——Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』を含め、AIや自然言語処理に関して興味はもっているけどプログラミングと聞くとハードルが高そうだなと思っている方、どこからディープラーニングを学んでいけばよいかわからず迷っているという方に本書は大変おすすめです。また本書は実際によく使われるモデルがどのような原理のもと、どのように動いているのかを知ることができるため現役のエンジニアの方にもおすすめです。

　自然言語処理は今後発展していくことが間違いない注目分野の一つです。本書を機に奥の深い言語の世界に一歩踏み出してみるのはいかがでしょうか？

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