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Deep Learningをもっと勉強したい!おすすめ書籍5選!

本を読むイメージ

「Deep Learningを勉強したいけど、どの書籍を選べばよいかわからない…」Deep Learningの書籍は数多く出版されていますが、どれが自分に最適なのかがわからず悩んでいる人も多いのではないでしょうか。初心者向けに基礎を紹介しているものや、数学的な裏付けまで深く説明しているもの、プログラミングについての解説書など、多岐にわたる書籍の中から自分にぴったりの一冊を見つけ出すことは容易ではありません。

このような悩みに応えるため、今回の記事ではDeep Learningの書籍を入門編から上級編までレベルに別にピックアップしました。以下では筆者が厳選したおすすめの書籍5つを、それぞれの特徴とともにお伝えします。

入門編:基礎からビジネスへの応用まで幅広く解説『ディープラーニング やさしく知りたい先端科学シリーズ』

「機械学習とは何か?」に始まり、Deep Learningの仕組みからビジネスへの応用までを幅広く初心者向けに解説した書籍。本文は会話形式で書かれており、イラストも多用されているため、Deep Learningに初めて触れる人でもすらすらと読み進められます。

全体の分量も1〜2時間で読み切れる程度で、さくっとDeep Learningの概要を学ぶためには最適といえるでしょう。数学やプログラミングの知識も不要なため、初めてDeep Learningを学ぶ人におすすめの一冊です。

ディープラーニング やさしく知りたい先端科学シリーズ
ディープラーニング(機械学習、深層学習)はAI、人工知能の急速な進化に寄与している。知能とは何かを問うということは、人間の考え方や視覚、聴覚、言語といった普段なにげなく使っている感覚と脳の関係を一から考え直すことにほかならない。本書はディープラーニングとはどういう技術なのか、そのしくみと最新の動向をわかりやすい文…

入門編:プログラミングの知識がなくても大丈夫『Excelでわかるディープラーニング超入門』

ExcelでDeep Learningをするイメージ

統計学や機械学習に関する書籍を幅広く執筆されている、涌井良幸さんによるDeep Learningの入門書。Excelを使って実際に動かしながら、Deep Learningの仕組みを学ぶことができます。このような書籍ではPythonなどプログラミング言語の知識が必要となることが多いですが、『Excelでわかるディープラーニング超入門』はExcelさえあれば自分の手でDeep Learningを作りあげることができます。

もしExcelの数式が理解できなくても、出版社ホームページから作成済みのExcelをダウンロードできる点も高評価。「とにかく手を動かしてみたいけど、プログラミング言語を学ぶ時間はない…」という人には本書がおすすめです。

Excelでわかるディープラーニング超入門
本書は、AIに関心はあるがあまり数学が得意でない、多くの社会人や大学生、高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの?」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに、Excelで見て動かして、ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし、E…

中級編:最先端の応用事例を学ぶ『グーグルに学ぶディープラーニング』

Deep Learningの最先端を走るGoogleによる、Deep Learningの応用事例がまとめられた書籍。本書を読めば、Deep Learningが社会にどのように利用されているのか、そのリアルな姿を知ることができるでしょう。

難解なDeep Learningの理論よりも、ビジネスへの応用事例を知りたい人にすすめの一冊。

グーグルに学ぶディープラーニング
囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能(AI)はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。しかし、最近ではAIが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。 例えば、米グーグルは、AIを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用…

中級編:自分で作るから深く理解できる『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』

Deep Learningをやってみるイメージ

プログラミング言語Pythonを使用し、実際にプログラムを作りながらDeep Learningを学習することができます。類似の書籍は数多く出版されていますが、それらにありがちな「とりあえずプログラムは完成したけど、結局その仕組みは理解できなかった」という心配は、本書には必要ありません。

『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』では、ブラックボックスのプラグインに頼るのではなく、すべてのプログラムを自分の手で理解しながら作り上げることができます。

よりステップアップしたい人には、続編の『ゼロから作るDeep Learning 2 ―自然言語処理編』もおすすめ。

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
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。 ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。 ハイパーパ…

上級編:理論まで学んでライバルに差をつけよう『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』

機械学習のトップ研究者、岡谷貴之さん(東北大学教授)によるDeep Learningの解説書。確率的勾配降下法・自己符号化器・畳み込みニューラルネットワーク・再帰型ニューラルネットワーク・ボルツマンマシンなど、Deep Learningに関連する知識を体系的に学ぶことができます。

機械学習についての基礎的な知識がないと読み進めるのは難しいかもしれませんが、数学的な理論面もしっかりと書かれているため、より知識を深めたい上級者には最適の一冊といえるでしょう。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる! 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎…

 

Deep Learningの入門書を読むイメージ

筆者がおすすめするDeep Learningの書籍を、入門編から上級編までレベル別に厳選5つ紹介しました。ぜひピンときた書籍がありましたら、是非手に取ってみてください。

自動運転や自動翻訳など、すでに多くの分野で活用されているDeep Learningですが、今後ますます活躍の場は広がっていくと期待されています。あなたの会社にDeep Learningを用いたAIサービスが導入される日も遠くないかもしれません。

急速に浸透しつつあるDeep Learningの流行に乗り遅れないためには、効率よく関連知識を身につけることが重要です。これを機にぴったりの一冊を見つけ出し、Deep Learningを自分のモノにしてしまいましょう。

Deep Learningの学習におすすめの書籍は

  • 基礎からビジネスへの応用まで幅広く解説『ディープラーニング やさしく知りたい先端科学シリーズ』
  • プログラミングの知識がなくても大丈夫『Excelでわかるディープラーニング超入門』
  • 最先端の応用事例を学ぶ『グーグルに学ぶディープラーニング』
  • 自分で作るから深く理解できる『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』
  • 理論まで学んでライバルに差をつけよう『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』
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