ディープラーニングがわかる本おすすめ5選+注目の新刊

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

本書は「導入編」「理論編」「実践編」「発展編」の4ステップに分け、ディープラーニングのアルゴリズムの理解に必要な数学の基礎知識を学んでから、ディープラーニングのアルゴリズムの理解を目指せる構成としています。
まずは本書の概要を「導入編」で紹介し、続く「理論編」で高校1年レベルからの数学の基礎知識を解説します。これを土台として「実践編」でディープラーニングの動作原理を紐解きます。実際にPythonのサンプルプログラムを動かしながら理解できるようにしました。最後の「発展編」では、「実践編」で紹介し切れなかったディープラーニングの各種手法をまとめました。
「実践編」や「発展編」で紹介しているPythonのサンプルプログラムは、Notebook形式で用意しています。Google Colabを利用することで、プログラミングの知識がなくても、すぐに動かすことができます。Notebook形式なので、誌面で解説している通りにステップを刻みながら動かすことができます。これにより、ディープラーニングの動作原理を体感しながら理解することができます。
今回は「増補改訂版」として、主に「実践編」と「発展編」を大幅に加筆・修正しました。サンプロプログラムも理解しやすいように見直しています。また、「理論編」では各章の最後に「演習問題」を新たに追加しました。これは、読者からの「理解度をチェックしたい」という要望に応えたものです。
amazon.co.jp書籍情報より引用

Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM

書籍情報

Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM

Francois Chollet, Matthew Watson（著）巣籠悠輔（翻訳）株式会社クイープ（監訳）マイナビ出版（出版社）2026/3/18（発売日）608（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

生成AI時代のエンジニア必須知識を Keras開発者が"コードファースト" で解説！

Pythonディープラーニングのベストセラー書籍が、生成AI、Keras 3 、PyTorch、JAXを網羅！
ディープラーニングと生成AIの背後にある概念を分かりやすく解説します

ベストセラーとなったManning刊 "Deep Learning with Python" が全面的に書き直され、Transformer、GPTライクなLLMの構築、拡散モデルを用いた画像生成などの新章も追加されました。ディープラーニングを段階的に理解できる実践的なプロジェクトとコード例が各章で紹介されます。
10年足らずの間に、ディープラーニングは世界を二度も変えました。Keras、TensorFlow、PyTorchといったPythonベースのライブラリが、ニューラルネットワークを実験室レベルから、大規模に展開される高性能な本番システムへと進化させました。LLMや生成AIツールを通して、ディープラーニングは再びビジネスと社会を変革しつつあります。
ディープラーニングと生成AIの背後にある概念をKerasの開発者から直接学びとりPythonを使ったディープラーニング世界に自信を持って踏み出そう！
amazon.co.jp書籍情報より引用

深層学習 (上)　基礎と概念

書籍情報

深層学習 (上)　基礎と概念

ChristopherM.Bishop, Hugh Bishop（著）神嶌敏弘（翻訳）丸善出版（出版社）2026/2/3（発売日）372（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

『パターン認識と機械学習』(Pattern Recognition and Machine Learning; PRML)の著書、Bishopによる深層学習の専門書。技術発展の著しい分野ではあるが、本書は深層学習の基盤となる数理、そのなかでもとくに普遍的な「基礎」と「概念」となるようなアイディアを前作と同様に明解な書きぶりで解説する。解説にあたっては、単に数式の提示にとどまらず、図や疑似コードなど多面的なアプローチで各種の概念を有機的に結合させ、概念全体を体系的に捉えることができるような書きぶりとなっている。前提となる知識は最低限(線形代数と多変数の微分積分)にとどめ、本書で自己完結的に学ぶことができるように工夫されている。深層学習の根幹にある考え方をしっかりと身につけたい読者にとって、今後のスタンダードとなる一冊である。
amazon.co.jp書籍情報より引用

ロングセラー）ディープラーニングの本

ディープラーニングがわかる本のロングセラーを、10冊、紹介します。

ゼロから作るDeep Learning (5)　生成モデル編

書籍情報

ゼロから作るDeep Learning (5)　生成モデル編

斎藤康毅（著）オライリー・ジャパン（出版社）2024/4/10（発売日）336（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。

本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。

読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。

技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。
amazon.co.jp書籍情報より引用

著者・読者のXポスト例

ここをタップすると、Xのポストを表示します

勉強したくなったので『ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編』を読みました。正規分布から拡散モデルに順々に理解していけるので、楽しく学ぶことができました。次は理解したことを実践できるようにしていきたい。
https://t.co/GWUuzmF7e5
— みんみん (@druminmin_robo) May 3, 2024

『ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編』のコードはGitHubで公開しています。
Colabなどを使えばブラウザだけで動かすこともできます！https://t.co/6Hhr7LNweb https://t.co/sepLK8qdeg pic.twitter.com/rU01kZCwSx
— Koki Saitoh 斎藤康毅 (@SaitohKoki) April 4, 2024

Excelでわかるディープラーニング超入門

書籍情報

Excelでわかるディープラーニング超入門

涌井良幸, 涌井貞美（著）技術評論社（出版社）2017/12/23（発売日）208（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

■初めてのAI学習に最適!
■Excelと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書!

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、Excelの確認、数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため、計算に自信のない人でも、ディープラーニングを学ぶことができます。本書では、簡単なExcel操作と初等的な数学上の知識だけで、ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。
amazon.co.jp書籍情報より引用

ゼロから作るDeep Learning (2)　自然言語処理編

書籍情報

ゼロから作るDeep Learning (2)　自然言語処理編

斎藤康毅（著）オライリージャパン（出版社）2018/7/21（発売日）432（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

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2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、やさしい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深めます。
最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!
amazon.co.jp書籍情報より引用

ゼロから作るDeep Learning (4)　強化学習編

書籍情報

ゼロから作るDeep Learning (4)　強化学習編

斎藤康毅（著）オライリージャパン（出版社）2022/4/6（発売日）376（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

Python3年生ディープラーニングのしくみ体験してわかる！会話でまなべる！

ポチップ

人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。

本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。
amazon.co.jp書籍情報より引用

Python3年生ディープラーニングのしくみ体験してわかる！会話でまなべる！

書籍情報

森巧尚（著）翔泳社（出版社）2023/8/3（発売日）224（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒にディープラーニングのしくみを学ぼう！

【ディープラーニングをいちから学んでみよう！】
「ディープラーニングって何？」
「ディープラーニングってどのようなことをするの？」
という方に向けて「ディープラーニング」のしくみについていちからやさしく解説します。

【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
（※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています）
amazon.co.jp書籍情報より引用

Pythonによるディープラーニング

書籍情報

Pythonによるディープラーニング

Francois Chollet（著）株式会社クイープ（翻訳）マイナビ出版（出版社）2022/3/23（発売日）496（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ディープラーニングを支える技術〈2〉ニューラルネットワーク最大の謎

ポチップ

現代エンジニアの必須知識:ディープラーニング技術を身に付けよう!

ディープラーニングにより自動言語翻訳や画像認識の精度は飛躍的に向上し、現代のソフトウェア開発者にとってその技術の理解と習得は必要不可欠な分野になりつつあります。

機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するKerasは、Pythonで書かれたディープラーニングのAPIです。数学やデータサイエンスの専門的な知識がなくともディープラーニングを手軽に実装できるようになります。
Keras開発者であるFrançois Cholletは、改訂・増補された本書で、機械学習の初心者と経験者、両者に向けたアドバイスを提供します。直感的な説明とわかりやすいイラスト・例題で理解が深まり、ディープラーニングのアプリケーションを開発するために必要なスキルをすぐに身につけることができます。
amazon.co.jp書籍情報より引用

ディープラーニングを支える技術〈2〉ニューラルネットワーク最大の謎

書籍情報

岡野原大輔（著）技術評論社（出版社）2022/4/21（発売日）304（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

優れた直感と気力、勇気が必要な野心的な実験によって、ディープラーニングは前進してきた ――

初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。
ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。
ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと、ディープラーニングや人工知能について課題を整理し、今後を考えていきます。
多様な問題を一つのアプローチ、アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を紐解く1冊です。
amazon.co.jp書籍情報より引用

基礎からわかるディープラーニング (ニュートン新書)

書籍情報

基礎からわかるディープラーニング (ニュートン新書)

ジョン D ケレハー, ブレンダンティアニー（著）ニュートンプレス（出版社）2021/12/17（発売日）338（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

ポチップ

SiriやAlexaなどモバイル端末の人工アシスタント，自動翻訳をしたりチェスや碁を打つコンピュータ，そして近年話題の自動運転車･･････。近未来的だったサービスがつぎつぎに実用化している現在。それを可能にしているのが，急速に発展した人工知能（AI）です。では，AIはどうやって人間の感覚や思考に近いものを身につけられるのでしょうか。それを支えているのが「ディープラーニング」です。
ディープラーニングは，見る，聞く，話す，運転するなど人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させるため手法です。本書は，この画期的な技術の仕組み，開発の歴史，ビジネスへの応用例などをわかりやすく，簡潔に解説します。ディープラーニングについて知っておきたいことをまとめた，入門書として最適な１冊です。
amazon.co.jp書籍情報より引用

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

書籍情報

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

小川雄太郎（著）マイナビ出版（出版社）2019/7/29（発売日）512（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／

強い将棋ソフトの創りかた　Pythonで実装するディープラーニング将棋AI

ポチップ

ディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学ぼう

本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。

[本書で学習できるタスク]
転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからディープラーニングモデルを構築
物体検出(SSD):画像のどこに何が映っているのかを検出
セマンティックセグメンテーション(PSPNet):ピクセルレベルで画像内の物体を検出
姿勢推定(OpenPose):人物を検出し人体の各部位を同定しリンク
GAN(DCGAN、Self-Attention GAN):現実に存在するような画像を生成
異常検知(AnoGAN、Efficient GAN):正常画像のみからGANで異常画像を検出
自然言語処理(Transformer、BERT):テキストデータの感情分析を実施
動画分類(3DCNN、ECO):人物動作の動画データをクラス分類

本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。各ディープラーニングモデルは執筆時点でState-of-the-Art(最高性能モデル)の土台となっており、実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。
ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学んでいただければ幸いです。
amazon.co.jp書籍情報より引用

強い将棋ソフトの創りかた　Pythonで実装するディープラーニング将棋AI

書籍情報

山岡忠夫, 加納邦彦（著）マイナビ出版（出版社）2021/12/20（発売日）296（ページ数）

＼楽天ポイント4倍セール！／