ディープラーニングがわかるおすすめ本まとめ5選！〜これからの社会に不可欠なIT技術を学ぶ〜

読書大好きゆーぽん(@jiyucho33)です！

今回は「ディープラーニングがわかるおすすめ本まとめ5選」についてご紹介します！

ディープラーニングがわかるおすすめ本の選び方ガイド

• まずはこの一冊から→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
• 文章が苦手で図解で理解したい→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
• ディープラーニングに必要な数学を学びたい→最短コースでわかる ディープラーニングの数学
• Pythonを使用している方→はじめてのディープラーニング2
• 理解を深めたい→ディープラーニングを支える技術

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

ゼロから作るDeep Learning、シリーズ累計25万部突破とのこと…！技術書は初版2千部が普通、合計1万部もいけば十分なヒットと言える世界なのでこれは破格の大ヒット。この本は分野×タイミング×コンセプト×中身どれも良かった。 pic.twitter.com/9agynyX211— Shuichi Tsutsumi (@shu223) May 22, 2020

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。
（Amazonより）

▽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

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

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https://t.co/4FzlCpyNmf

良い本だと思います。初学者の導入書としてお勧め。ＡＩという言葉に踊らされないために。 pic.twitter.com/jluXXApITb— ものぽーる (@monopole0001) October 5, 2019

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。
（Amazonより）

▽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

最短コースでわかる ディープラーニングの数学

日経BP「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」読み終わった。高1の数学知識で脳が止まってる自分でも読破できた！もし「機械学習」という大学の授業があったら、こんな感じかな～と安心して読み進めました。ディープラーニング概念の理解を進められた。おススメ！https://t.co/LTbwRyHV3j pic.twitter.com/lc28WOLQg5— でべ (@devemin) July 12, 2019

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。
（Amazonより）

▽最短コースでわかる ディープラーニングの数学

はじめてのディープラーニング2

我妻幸長さんの『はじめてのディープラーニング2』

「作れればいい」ではなく「分かって作る」スタンス。プレーンなPythonで理解しながらRNNと生成モデルを実装できるのが嬉しいです。 pic.twitter.com/1rKqvrEOyc— 藤岡大樹@管理栄養士 (@bzLamXPSim6pMrR) March 26, 2020

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。
（Amazonより）

▽はじめてのディープラーニング2

ディープラーニングを支える技術

PFN岡野原さんの新刊「ディープラーニングを支える技術」をご恵贈いただきました。

人工知能、機械学習の基礎概念の丁寧な説明から始まり、後半にはかなり新しい研究トピックまで紹介されています。初学者を2021年の最先端に連れていきたいという意気込みで書かれた本であると感じました。 pic.twitter.com/HdpfvQPHcg— tkng (@tkng) December 24, 2021

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
（Amazonより）

▽ディープラーニングを支える技術