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
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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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、2冊、紹介します。
徹底攻略 ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第3版
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ポチップ
G検定受験者必携問題集の改訂3版が登場！
最新のシラバス・出題形式・出題傾向に沿って全編を書き下ろしで総入れ替え！
わかりやすい解説はそのままに、本書のみで合格できるよう、収録問題をボリュームアップしました。また巻末には、実際の試験と同等の出題数による模擬試験「総仕上げ問題」を収録。
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試験直前の実力診断までしっかりサポート！！
生成 Deep Learning 第2版 絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする
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ポチップ
生成AIの本格的な解説書。
本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。
対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。
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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、10冊、紹介します。
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!
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。
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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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高校数学でわかるディープラーニングのしくみ
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ポチップ
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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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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ポチップ
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
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・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
ディープラーニング活用の教科書
書籍情報
ポチップ
◆ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)推薦図書◆
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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。
詳解ディープラーニング 第2版
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ポチップ
ディープラーニング実装入門書の決定版!
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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。
実装には、Python(3.x)とディープラーニング向けライブラリKeras(2.x)、TensorFlow(2.x)、PyTorch(1.x)を用います。
本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。
本書の[第1版](2017年)以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。
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。
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音楽で身につけるディープラーニング
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ポチップ
音楽を創りながらディープラーニングを身につける!
音楽の自動生成を題材に、ディープラーニングの代表的な手法を解説した入門書です。
音符一つひとつに文字を割り当てれば、自然言語と同じように音楽を扱うことができ、演奏内容をピアノロールという表現に変換すれば、画像として扱うこともできます。
そのため、音楽という 1種類のデータを使ってさまざまな手法を広く学ぶことができます。本書では、PythonとTensorFlowを使って、自分で音楽データを学習させます。
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生成される音楽のクオリティは高いとは言えませんが、音楽を創りながら学ぶディープラーニングは、きっと体と耳になじみ、読者の力になると思います。
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。
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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。
ゼロから作るDeep Learning (2) 自然言語処理編
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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!
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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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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