【2024年11月】ディープラーニングがわかる本おすすめ5選

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待望の第2版！
定番のAI開発プラットフォームで機械学習や深層学習、強化学習、転移学習の基礎を習得

本書はUdemyで大人気の講座『AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-』をもとにした書籍です。

●機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン）
●深層学習（画像識別や画像生成、RNN）
●強化学習（Cart Pole問題、深層強化学習）
などのAI開発で必要となる人工知能技術について解説します。

サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。
開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。
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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、11冊、紹介します。

最短コースでわかる　ディープラーニングの数学

書籍情報

最短コースでわかる　ディープラーニングの数学

赤石雅典（著）日経BP（出版社）2019/4/11（発売日）344（ページ数）

ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［第2版］

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AIのブラックボックスを開けよう!
ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を「最短コース」で学べます!

本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を高校1年生レベルから、やさしく解説します。
(微分、ベクトル、行列、確率など)

最短コースで理解できるように、解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。

また、数学を使ってイチから記述したコードをJupyter Notebook形式で提供しますので実際に動かしながら学ぶことができます。
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
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評判・口コミ

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✅最短コースでわかるディープラーニングの数学
機械学習に最低限必要な数学の知識がまとめられている画期的な良書。

機械学習を学びたいなら読んでおいて損はない。サンプルコード付きで手を動かしながら学べる。#駆け出しエンジニアと繋がりたい #今日の積み上げ #プログラミング pic.twitter.com/cmaUPtQcGC
— Shota Nukumizu (@Nameless_SN) August 18, 2022

機械学習の理解に不可欠な数学を学ぶ直すために読んでる。
用語や扱う範囲の定義からしっかり説明してくれているのが嬉しい。かといって冗長でもなくさじ加減が絶妙。こういう本は対象読者をどの辺りにするか難しいと思う。https://t.co/j8nL23aRky
『最短コースでわかるディープラーニングの数学』 pic.twitter.com/MBAQr3EK63
— 田城愛 (@9innings) July 13, 2019

ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［第2版］

書籍情報

ヤン・ジャクリン , 上野勉（著）SBクリエイティブ（出版社）2024/1/28（発売日）480（ページ数）

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生成AI & 最新シラバスに完全対応！
この1冊だけで合格できる！ G検定の解説と問題と模試が全部揃った
最強の完全バイブルがさらにパワーアップして新登場！

・全入り対策本で一番売れている！
本書は［解説+問題+模験］と1冊に全て詰まっているG検定の対策本の中で一番売れている実績があります。
前作より生成AIといった最新情報を追加したり、弱かった数理統計学の章を追加したりして、さらに情報を充実させています。
また、シリーズで問題集まで揃えているのも本書だけです。幅広い需要に対応できます。

本書の対象読者
・この本だけでG検定に合格したい人
・解説+問題+模試（PDF）と全入りの対策本が欲しい人
・本番試験に近い模擬試験でリハーサルをしたい人
・付属の赤シートを使って効率的に学習を進めたい人
・生成AIなど、最新シラバスの対策を最速でしたい人
・AIやディープラーニングのことを体系的に学びたい人
・AIをビジネスに活用できる知識を得たい人
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高校数学でわかるディープラーニングのしくみ

書籍情報

高校数学でわかるディープラーニングのしくみ

涌井貞美（著）ベレ出版（出版社）2019/12/11（発売日）302（ページ数）

ディープラーニングを支える技術　「正解」を導くメカニズム［技術基礎］

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AIという言葉をメディアで目にしない日はありません。
これはArtificial Intelligenceの頭文字をとったもので、人工知能を意味します。
1990年代には工場のラインを支えるロボットの「人工知能」が産業を大きく変えました。
しかし、その時の人工知能は完全に人間から教え込まれるタイプのものでした。

それに対し、現在の「AI」は、自ら学んでいくタイプのものです。
それを実現する手段の一つがディープラーニングです。

本書では、人間の脳のニューロンの働きを数学的に抽象化し、人工的にネットワーク化した「ニューラルネットワーク」を基本とする、ディープラーニングのしくみを、高校までの数学で丁寧に解説していきます。
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評判・口コミ

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勉強カフェでこの本を読んでました。

高校数学でわかるディープラーニングのしくみ

数学の勉強もちょこちょこしていますが、数学が分かってからディープラーニングの仕組みを勉強しようというわけにいかないため、こういう本を必要としていました。 pic.twitter.com/7sfUvmY7AF
— 高橋正人 (@niginigisure) February 2, 2020

『高校数学でわかるディープラーニングのしくみ』読了。面白かった。

CNN, RNN の仕組みが大変わかりやすく、解説もこなれている。

ただ、7章で唐突に偏微分とベクトル解析の議論が出てくる。

これには大学初年級程度の数学の知識が必要なので、高校数学だけではまあまあ厳しい気がする(-ωー,,)
— たーせる (@tercel_s) August 11, 2020

ディープラーニングを支える技術　「正解」を導くメカニズム［技術基礎］

書籍情報

岡野原大輔（著）技術評論社（出版社）2022/1/8（発売日）304（ページ数）

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基本をつかむと、技術の「可能性」が見えてくる

初学者の方々に向けた、ディープラーニングの技術解説書。

2012年に一般画像分類コンテスト(ILSVRC)で衝撃的な性能を達成したAlexNetの登場以来、急速な進化を遂げているディープラーニング。
現在の人工知能/AI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。
一方、その成長の過程は決して一筋縄ではなく、無数の試行錯誤がありました。

本書では、ディープラーニングの「今」に焦点を当て、「基本機能」を中核に技術面から可能な限り正確にまとめ、どのようなしくみで動いているのか、どのような問題に使えるのか、何が難しいのかまで平易に解説。

多くの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パワーアップしていく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を平易に紐解く1冊です。

(こんな方におすすめ)
・広くディープラーニング、人工知能を取り巻く技術に関心がある方々
・ディープラーニングとその周辺分野の研究に興味がある方
・ディープラーニングの今とこれからについて、知っておきたい方々
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評判・口コミ

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この本の注意機構の説明すごい分かりやすい
他も詳しいかつ分かりやすくてめちゃ良い本
ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus) https://t.co/slbsAFfliW
— だいこん (@daigaku_ikitai) April 13, 2022

岡野原さんの本、分かりやすすぎて知識の蓄積と整理力を感じる…

ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム［技術基礎］ Tech × Books plus 岡野原大輔 https://t.co/WkRSf7Qqhb via @amazonJP
— 松本勇気 | LayerXはSaaS+Fintechの会社です (@y_matsuwitter) January 2, 2022

ゼロから作るDeep Learning (2)　自然言語処理編

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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）

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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!
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イラストで学ぶ　ディープラーニング　改訂第2版

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イラストで学ぶ　ディープラーニング　改訂第2版

山下隆義（著）講談社（出版社）2018/11/19（発売日）288（ページ数）

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おお!もう第2版!
深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。

いまの姿を的確に、時代を見据えた、きちんとした大改訂。
ResNet、SENet、Faster R-CNN、YOLO、GAN、DCGAN、CGAN、CycleGAN、DQN、Actor-Critic、A3C、Caffe、Chainer、TensorFlow、Keras、PyTorch

・リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の「章」が新たに加わった。
・物体検出、セグメンテーション、可視化への活用も充実し、フレームワークの最新事情も反映。
・50ページ以上増強されたお得な一冊!
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ディープラーニング活用の教科書

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ディープラーニング活用の教科書

日本ディープラーニング協会（監修）日経クロストレンド（編集）日経BP（出版社）2018/10/25（発売日）292（ページ数）

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◆ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)推薦図書◆

AIは研究から実用フェーズへ――
急速に広がるディープラーニング活用の今と未来がわかる!
国内35社の事例を体系的に取り上げ、先駆者が苦労したポイントを解説

インターネットに遅れること20年、ディープラーニングは、「汎用目的技術」の1つとして、あらゆる産業を変えていくとみられています。
汎用目的技術とは、古くは動物の家畜化、車輪、印刷の発明から、鉄道、電気、自動車、インターネットまで「原理は単純で汎用的でさまざまなことに利用できる」技術のことをいいます。

本書は、ディープラーニングが与えるインパクトを事例を基に解説します。
第1章では、東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が描く「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」(ロードマップ)を解説。
第2~5章ではこのロードマップを基に国内の先進事例を分類して紹介していきます。

カツ丼の盛り付けを判定、泳ぐマグロの数を数える、クリーニング衣類を判別、文章の校閲、河川の護岸の傷判定、送電線の異常検知、道路下の空洞を探る、タクシーの乗客数予測、テレビCMの効果を予測、お弁当の盛り付け、重機で自動掘削、白黒映像の色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みアナウンサー、人の話し方をまねる……続々登場する、こうしたディープラーニングの驚異の活用法が分かります。
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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）

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！

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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。
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評判・口コミ

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データベーススペシャリストまでまだ余裕があるので一旦中断して、ディープラーニングの勉強をしています。有名なゼロつくを読み終わり、現在はこの本を熟読中。ゼロつく→Pythonによるディープラーニングという順番がうまくハマった気がします。かなりよく理解できる。 pic.twitter.com/OQ9FfLJ5YA
— 西崎 (@tweat24) April 30, 2022

Pythonによるディープラーニング(https://t.co/Y8ZHj5XwV1 ) 読了。Kerasを作った人が書いただけあって、内容が詰まっていたし、Google Colabでコードを動かしながら内容の確認もできて非常に良かった。後半は少し難しいかもしれないがもし初学者に勧めるならこれだな。
— Suguru Kanoga (@doudemoiiiijan2) March 15, 2023

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！

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森巧尚（著）翔泳社（出版社）2023/8/3（発売日）224（ページ数）

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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）

【本書のポイント】
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について、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。
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つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

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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）

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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。
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詳解ディープラーニング　第2版

書籍情報

詳解ディープラーニング　第2版

巣籠悠輔（著）マイナビ出版（出版社）2019/11/27（発売日）456（ページ数）