【Python】ディープラーニングを学べるおすすめ本4選

プログラミング
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Pythonの基礎文法を学んで機械学習にも取り組んでいるけど、話題のディープラーニングにも挑戦してみたい。何かいい学習方法はないかな。。

こんな悩みにお答えします。

ディープラーニングは書籍で学ぶことができます。

なぜなら、近年AIや機械学習の需要が高まっており、関連書籍が多く出版されているからです。理論重視や実装重視など目的に応じた書籍が多くあるためあなたに合った1冊がきっと見つかるはずです。

今回は、Pythonでディープラーニングを行う方法を学習できる書籍4選をご紹介します。

この記事を読み終えると、あなたの目的やレベルに合った書籍を検討することができるようになります。

この記事の信頼性

ひよこ
ひよこ

私は、大学時代にプログラミングを学び、PHPなどのWeb系言語からAIに用いられるPythonまで幅広く経験してきました。

現在はデータサイエンティストとして大企業で活動しています。

また今ではほぼ不労所得として月10万円以上の収益を継続的に達成しています。

この記事の対象

本記事は以下の方を対象にしています。

・ディープラーニングをこれから学び始める予定の方
・ディープラーニングの知識を深めたい方
・機械学習エンジニアを目指している方

ディープラーニングは以下の範囲に該当します。

  • 人工知能(AI):知的な機械,特に,知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術(引用:人工知能学会
  • 機械学習:人工知能の中でも特定のタスクに対して機械に学習・実行させるもの
  • Deep Learning:機械学習の1種に位置付けられ、機械学習の方法の一つ

この記事では、Pythonの入門を終えた方を対象に「はじめてのディープラーニング」をテーマに執筆しています。

Pythonでディープラーニングを行う方法を学べる書籍4選

Pythonでディープラーニングを行う方法を学べるおすすめの書籍です。

項番表紙タイトル参考価格
1ゼロから作る Deep Learning3,740円
2詳解ディープラーニング 第2版3,740円
3PythonとKerasによるディープラーニング4,268円
4深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト3,080円

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ゼロから作る Deep Learning

 

対象
・Pythonをはじめて利用する方
・ニューラルネットワークの理論を知りたい方
・ディープラーニングの応用例を知りたい方
発行日2016/9/24
ページ数‎320ページ
特徴
・ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのかを簡単に説明
・中身の分からないブラックボックスにならないように1から最先端のディープラーニングを作り上げる
・サンプルコードの配布あり
章立て
1章:Python入門
2章:パーセプトロン
3章:ニューラルネットワーク
4章:ニューラルネットワークの学習
5章:誤差逆伝播法
6章:学習に関するテクニック
7章:畳み込みニューラルネットワーク
8章:ディープラーニング

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの仕組みを理論的に学ぶことができる定番の1冊。章立てからも分かるように、誤差逆伝播法をはじめとするニューラルネットワークの内部の話が盛りたくさん

ライブラリを使わずに、初歩的なところから1つずつPythonで実装するため、通常ブラックボックスになってしまう部分まで理解を深めることができる。

ニューラルネットワークを正確に理解しておくことで、応用手法の理解・実装を含め、自走力を身に付けることができるようになります。

研究として機械学習・ディープラーニングを行う方にはぜひご一読いただきたいと思います。

ひよこ
ひよこ

私が初めて手に取った書籍は本書でした。実際に手を動かし実装することで理解を深めることができます。

ゼロから作る Deep Learning  詳細はこちら>>

 

また、関連書籍も豊富です。テーマに合わせて手に取ってみることをおすすめします。

 

詳解ディープラーニング 第2版

対象
・ディープラーニングの理論を知りたい方
・ディープラーニングで時系列データを扱いたい方
・ディープラーニングのライブラリ(TensorFlow・Keras・PyTorch)を利用してみたい方
発行日2019/11/27
ページ数456ページ
特徴
・ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説
自然言語処理をはじめとする時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムにフォーカス
章立て
1章 数学の準備
2章 Pythonの準備
3章 ニューラルネットワーク
4章 ディープニューラルネットワーク
5章 リカレントニューラルネットワーク
6章 リカレントニューラルネットワークの応用

ディープラーニング実装入門書の決定版。

ニューラルネットワークの基礎からRNN(リカレントニューラルネットワーク)まで幅広く対応しており、自然言語処理などの時系列データをの扱い方を学ぶことができる稀有な1冊。

ゼロから作るDeepLearningでは、ニューラルネットワークを実装するのに対し、本書ではライブラリを用いてどのように実装されるかを学ぶことができます。

第1版から説明・コンテンツともにバージョンアップ。ライブラリを用いた実装まで体験することができるため、あなたの今後に大いに役立つことでしょう。

詳解ディープラーニング 第2版  詳細はこちら>>

 

PythonとKerasによるディープラーニング

対象
・ディープラーニングを1から学習したい方
・Kerasを利用してみたい方
発行日
2018/5/28
ページ数392ページ
特徴
・数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明
・サンプルコード:PythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用
章立て
第1章 ディープラーニングとは何か
第2章 予習:ニューラルネットワークの数学的要素
第3章 入門:ニューラルネットワーク
第4章 機械学習の基礎
第5章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング
第6章 テキストとシーケンスのためのディープラーニング
第7章 高度なディープラーニングのベストプラクティス
第8章 ジェネレーティブディープラーニング
第9章 本書のまとめ

PythonのライブラリであるKerasの開発者が執筆した、実装面に力を入れている1冊。

第1章~第4章ではディープラーニングの概念を簡単に説明し、第5章~第9章では実例を通して実装解説

ディープラーニングを利用することの多い画像分類や自然言語処理が例に挙げられており、あなたにとって良い体験になることは間違いないでしょう。

数学による説明をなるべく避け、コードを使って概念を示しながら解説しているのが特徴的。より多くの人がディープラーニングを活用できるために実践的な内容をわかりやすくまとめています。

基本的なディープラーニングの概念や実装方法は変わらないが、2018年発行であり4年前の内容であることが懸念点。

PythonとKerasによるディープラーニング  詳細はこちら>>

 

深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト

対象
・ G検定を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについて概要を学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人・DX推進を検討している人
発行日2021/4/27
ページ数404ページ
特徴
ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版
・改訂された新シラバスに完全準拠。
・試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が監修。
・章末問題を大増量。分かりやすい解説付き。
・ディープラーニングに関する入門書としても最適。
章立て
試験の概要
第1章 人工知能(AI)とは
第2章 人工知能をめぐる動向
第3章 人工知能分野の問題
第4章 機械学習の具体的手法
第5章 ディープラーニングの概要
第6章 ディープラーニングの手法
第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて

G検定の受験を検討している方にとっては必読書となる1冊。

今後機械学習やディープラーニングがより一般化し、何となく利用できる方が増えてくるとG検定のような資格を取得しているか否かはあなたのスキルを明示できる武器になるでしょう。

これからディープラーニングを始める方向けにも簡単に記載されているため、スキルアップと資格取得を平行して行うとより効率的ではないでしょうか。

また、Alexaの読み上げ機能に対応しているため、それぞれの学び方に合わせて学習を進めることができます。

ただし、一部唐突に出てくるワードなどが存在するため、自分で調べながら学習することが必要になります。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト  詳細はこちら>>

まとめ

今回は、Pythonでディープラーニングを行う方法を学習できる書籍4選をご紹介しました。

近年、機械学習やディープラーニングは私たちにとって身近となってきました。この先誰でも機械学習やディープラーニングを行うことができる時代が来るでしょう。

機械学習やディープラーニングをビジネスに活かす・研究として深める・技術を教えるなど関連要素で多くの需要が発生するはずです。先を見据え時代に飲まれないよう準備を進めていきましょう!

今回ご紹介した書籍はディープラーニングへの理解を深めてくれます。まずは先端技術を体験してみることから始めてみてはいかがでしょうか。

 

\現役エンジニア厳選!Pythonでディープラーニングを学べるおすすめの書籍4選/

項番表紙タイトル参考価格
1ゼロから作る Deep Learning3,740円
2詳解ディープラーニング 第2版3,740円
3PythonとKerasによるディープラーニング4,268円
4深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト3,080円

 

 

また、書籍以外で機械学習を学ぶなら、以下のオンライン学習サービスがおすすめです。

スキルアップを目指したい方におすすめのオンライン学習サービス

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