ディープラーニングについて知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
ディープラーニングは、機械学習の一分野で、脳の神経回路網を模倣した深層ニューラルネットワークを使用します。多層のアルゴリズムを通じて複雑なデータパターンを解析し、画像認識、自然言語処理、音声認識など、多くの先進的アプリケーションに革命をもたらしています。データから特徴を自動で抽出し、精度の高い予測を行うことが可能です。AI技術の最前線を担う重要な役割を果たしています。
まずはじめに、ディープラーニングがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト： 複雑なデータセットを解析し、予測モデルを構築するためにディープラーニングを学びたい
- 機械学習の専門家： ディープラーニングのアルゴリズムとニューラルネットワークの詳細な知識を習得したい
- AI研究者： 最先端のディープラーニング技術を探求し、新たな発見や応用を目指す
- ソフトウェアエンジニア： ディープラーニングを用いたアプリケーション開発に取り組みたい
- コンピュータサイエンスの学生： AI分野の重要なサブセットとしてディープラーニングを学び、キャリアの選択肢を広げたい
- ビジネスアナリスト： ビジネスプロセスにディープラーニングを応用し、データ駆動型の意思決定を支援したい
- ITプロジェクトマネージャー： ディープラーニングプロジェクトを効果的に計画、管理し、チームの成果を最大化したい
- ヘルスケアプロフェッショナル： 医療画像処理や診断支援システムにディープラーニングを活用する方法を学びたい
- ゲーム開発者： ディープラーニングを使って、よりリアルなゲーム体験やAIキャラクターを作成したい
- テクノロジー愛好家： 人工知能の最先端技術としてディープラーニングの概念と応用を理解し、知識を深めたい
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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おすすめ5選）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おすすめ5選を紹介します。
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
書籍情報
ポチップ
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。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。
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評判・口コミ
ディープラーニングAIはどのように学習し、推論しているのか
書籍情報
ポチップ
「近い将来、ディープラーニングの仕組みは一般常識の1つになる」と言っても、決して大げさな話ではないでしょう。
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書は、ディープラーニングの仕組みを基礎から解説した、初心者向けの書籍です。
本書のタイトルにある「ディープラーニングAI」とは、ディープラーニングという手法を用いたAIを指します。
「ディープラーニングは一体どんな仕組みなのか?」
「なぜそんなに賢いのか?」
「今までのAIの手法と何が違うのか?」
そうした疑問に、本書は丁寧に答えようと企画されました。
エンジニアを目指す学生のみならず、一般社会人にとっても、「ディープラーニングの“はじめの一歩"」となる内容となっています。
評判・口コミ、出版社ポスト
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第3版
書籍情報
ポチップ
AI時代の必携試験、G検定の「公式テキスト」第3版!
【本書の特徴】
・大ベストセラー、ディープラーニング G検定 公式テキストの改訂版。
・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。
・章末問題を一新!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。【対象読者】
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・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
・ChatGPT等生成AIの理解・活用のための知識習得したい人
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
ポチップ
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。
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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
評判・口コミ
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
書籍情報
ポチップ
機械学習とディープラーニングの基本がわかる！
機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことのできる、最初の1冊目にふさわしい入門書を目指します。
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注目の新刊）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注目の新刊を、紹介します。
今月は該当する新刊が見つかりませんでした。
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 (4) 強化学習編
書籍情報
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。
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ゼロから作るDeep Learning (5) 生成モデル編
書籍情報
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。
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ゼロから作るDeep Learning (2) 自然言語処理編
書籍情報
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。
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最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
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ポチップ
AIのブラックボックスを開けよう!
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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。
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
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
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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。
はじめてのディープラーニング2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク, VAE, GAN
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ポチップ
オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第2弾。前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再起型ニューラルネットワーク(RNN)と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)とGAN(Generative Adversarial Networks)について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。
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高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ
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ポチップ
本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。
高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。
「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。
数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。
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Pythonによるディープラーニング
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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!
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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。
はじめてのパターン認識 ディープラーニング編
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ポチップ
あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！
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ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました．
いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう．
なぜディープラーニングはうまくいくのか？ ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？ ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します．
また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます．
急速な進歩を続ける機械学習分野において，次の新たな進化に立ち向かうための「ディープな」ディープラーニング解説書となっています．
ディープラーニングがわかる数学入門
書籍情報
ポチップ
●数学で読み解くディープラーニング!
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●AIのしくみがドンドンわかる! 見えてくる!
ディープラーニング(深層学習)は、人工知能(AI)分野で活躍したい学生や社会人など、多くの人たちに注目されています。ディープラーニングは、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を新時代へ導いています。一方で、ディープラーニングの学習には数学の知識が必要不可欠です。本書では、豊富な図解と具体例で、ディープラーニングに必要な数学の知識を基本からしっかり学べます。
また、Excelサンプルのダウンロードサービス付きで、ディープラーニングを手軽に体験できます。
ディープラーニングによくある質問と回答
ディープラーニングについて、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
ディープラーニングとは何ですか？
回答: ディープラーニングは、人間の脳の仕組みを模倣した深層ニューラルネットワークを使用する機械学習の手法です。
これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理などの複雑なタスクを実行することができます。
ディープラーニングと機械学習の違いは何ですか？
回答: 機械学習は、データからパターンを学習して予測や分類を行う技術の総称です。
ディープラーニングは機械学習の一部であり、特に深層学習ネットワークを使用する手法を指します。
ディープラーニングは、より複雑なモデルと大量のデータを扱うことが特徴です。
ディープラーニングに必要な前提知識は何ですか？
回答: ディープラーニングを学ぶためには、基本的なプログラミングスキル（特にPython）、数学（特に線形代数、微分積分、確率論）、そして機械学習の基本知識が必要です。
これらの知識は、複雑なニューラルネットワークの構造と動作原理を理解するのに役立ちます。
ディープラーニングでよく使われるプログラミング言語やツールは何ですか？
回答: ディープラーニングでは主にPythonが使用されます。
Pythonは、機械学習やディープラーニング用のライブラリが豊富で、TensorFlow、Keras、PyTorchなどのフレームワークが広く用いられています。
ディープラーニングで使われるデータの種類は何ですか？
回答: ディープラーニングでは、画像、音声、テキスト、時系列データなど様々な種類のデータが使われます。
これらのデータは、ネットワークを通じて特徴が抽出され、特定の出力（ラベルの予測、次の単語の生成など）を生成するために使用されます。
ディープラーニングのスキルが活かせる職種とは？
ディープラーニングは、機械学習の一分野であり、特にニューラルネットワークの深いアーキテクチャを用いた学習手法に焦点を当てています。
この分野の知識や経験を習得することによって、以下のような仕事を担当することができます：
- ディープラーニングエンジニア:
- 画像認識、自然言語処理（NLP）、音声認識など、ディープラーニング技術を用いたアプリケーションの開発を担当します。最新のディープラーニングフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を使用してモデルを訓練し、最適化します。
- AIリサーチャー:
- 人工知能の基礎研究に従事し、新しいディープラーニングアルゴリズムやモデルの開発を行います。学術界や研究機関での研究に加え、産業界での応用研究も含まれます。
- データサイエンティスト:
- ディープラーニングを活用して、大規模なデータセットからパターンやインサイトを抽出します。ビジネス上の問題を解決するための予測モデルや分類モデルの開発を行います。
- コンピュータビジョンエンジニア:
- 画像処理やビデオ分析のためのディープラーニングモデルを開発します。自動車の自動運転システム、顔認識システム、医療画像分析など、多岐にわたる応用領域があります。
- 自然言語処理（NLP）エンジニア:
- テキストデータの解析、言語モデルの開発、感情分析、機械翻訳など、言語に関する問題を解決するためのディープラーニングモデルを開発します。
- ロボティクスエンジニア:
- ロボットの知覚、認識、意思決定能力を向上させるためにディープラーニングを利用します。自律的に動作するロボットやシステムの開発に関わります。
- ゲーム開発者:
- ゲーム内のAIキャラクターの行動を制御するためのディープラーニングモデルを開発します。リアルタイムでの意思決定や学習能力を持たせることができます。
- ヘルスケアアナリティクス:
- 医療画像の診断支援、遺伝子データの解析、病気の予測など、ヘルスケア分野でのディープラーニングの応用を研究します。
ディープラーニングに関する知識や経験は、テクノロジーの最前線で活躍するために非常に価値があり、金融、医療、自動車、エンターテインメントなど、多岐にわたる業界で需要があります。
技術の進化に伴い、これらの分野での新しい職種が続々と生まれています。
まとめ
ディープラーニングについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、ディープラーニングがわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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