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【厳選3冊】ディープラーニングの勉強でおすすめの本【オライリーで完結】

ディープラーニング 本
ディープラーニングを学びたい人
ディープラーニングを学びたい人
ディープラーニングを勉強したいんだけど、おすすめの本はないかな〜。本音をいうと、あまりお金をかけたくないから、厳選されていると嬉しいな〜。

この記事では、上記のような悩みを解決していきます。

 

この記事の想定読者

想定している読者は、次のとおりです。

  • ディープラーニングを学びたい人
  • でも、ディープラーニングの良書を見つけられていない人
  • 現役でAIに携わっている人間から話を聞きたい人

 

この記事では「ディープラーニングの学習でおすすめの本」について書いていきます。

ディープラーニングを学んでいきたいけど、どの本を選べば良いのか分からないですよね。

 

でも、本記事を読み終えれば、ディープラーニングでおすすめの本が分かるようになり、すぐに学習を開始できるようになります。

この記事を書いている僕は、新卒でAIエンジニアとして就職して、現在はデータサイエンティストとして働いています。

前職のAIエンジニア時代にディープラーニングを使っていた背景があるので、優良な本を紹介できるかと。

ディープラーニングを学んでいきたい方は、ぜひ読んでいただけたらと思います(`・ω・´)!

 

【厳選3冊】ディープラーニングの勉強でおすすめの本

 

ディープラーニングの勉強でおすすめの本を紹介します。

意図していたわけではないですが、すべてオライリーになってしまいました。オライリーは偉大です。

 

おすすめ本① : ゼロから作るDeep Learning

 

当サイト(テックダイアリー)で、「Deep Learning」というワードが出るたびに紹介しているのが、こちらの本です。

最近だとネットでディープラーニングについて検索すれば、それなりに情報が出てきます。

でも、ネットで漁りながら学習するのって、かなり時間がかかるんですよね。

しかも、どんな人が書いた記事なのか分からないことも多いです。

 

そういった「学習上の無駄」を削減できるのが、ゼロから作るDeep Learningって感じですね。

ディープラーニングに入門する人は、みんな選んでいるのでオススメです。

 

おすすめ本② : ゼロから作るDeep Learning 2

 

さらに、ゼロから作るDeep LearningのVer2である「ゼロから作るDeep Learning 2」もオススメですね。

Ver1が画像認識を土台に学習したのに対し、こちらの書籍では自然言語処理について学んべます。

そもそもディープラーニングを使うとなると、だいたい画像認識か自然言語処理について解いていくんですよね。

なので、自然言語処理もあらかじめ学んでおくのが良いかと。

 

ゼロから作るDeep Learning 2で紹介されているディープラーニングを使うと、株価の予測とかもできるようになりますよ。

 

おすすめ本③ : 直感Deep Learning

 

最後にオススメするのが、「直感Deep Learning」です。

今まで紹介してきた本は、どちらかというと理論的な部分が多かったのに対し、こちらの書籍は実装を学んでいくことになります。

確かに理論も大事ですが、最終的には実装ができないと意味ナシですからね。

 

理論の基礎については、先ほどの2冊でまかなったので、直感Deep Learningで実装をやっていきましょう。

 

余談 : ディープラーニングの勉強は、コツがあります

 

おすすめの書籍は以上ですが、さらにディープラーニングを学習する上でのコツをお伝えします。

興味ある方だけ、読んでいただけたらと。

 

Google Colaboratoryを使いましょう

 

ディープラーニングの勉強をするのであれば、Google Colaboratoryを使いましょう。

google colaboratory

Google Colaboratoryをおすすめする理由は、ディープラーニングで必要になるGPUが一定の範囲ではあるけど無料で使えるからですね。

おそらく、ゲームが好きな方でないと、GPUを積んでいるPCを持っていないはず。

そういったインフラ面の問題を、Google Colaboratoryを使えば解消できるって感じです。

 

なおGoogle Colaboratoryは、Googleのアカウントを持っていれば使えます。

Googleアカウントを持っていない方は、新しく作ってでもGoogle Colaboratoryを使っていきましょう。無料は偉大です。

 

実際に手を動かしましょう

 

今回紹介している本には、途中でサンプルコードが書いてあります。

それらのコードを、実際に自分でも書いてみましょう。

 

今回紹介している本

 

以上の書籍に、サンプルコードがたくさん載っています。

読むだけでも「なるほど、こういうことか〜。」と理解できるかもですが、理解したことを実際に使えるようになるためにも、自分で手を動かして実装してみましょう。

そうすると、理論を学びつつ実装もできるようになっていきます。

 

実装 → 理論でもOKです

 

ディープラーニングを勉強するときは、理論面でつまづいたとしても、いったん手を動かして実装をやっていきましょう。

おそらく、ゼロから作るDeep Learning 2を使った勉強をしていると、時系列を考慮したディープラーニングでよく分からなくなってくるはずです。

そういったときに、本をパタッと閉じてしまうのではなく、理論の勉強をやめて実装をやってみていただけたらと。

 

理論で挫折して学習しなくなってしまうくらいなら、どう考えても実装に移って勉強を継続できた方が良いので。

なんなら、理論の勉強を始めるのは、実装を学んでからでもOKですよ(`・ω・´)!

 

まとめ : ディープラーニングの基礎は、オライリー3冊で完結しよう

 

というわけで、ディープラーニングでおすすめの本を紹介してきました。

今回紹介した書籍を使えば、ディープラーニングの「基礎」については完璧かと。

 

もちろん、最新のディープラーニングを学習するには、最新の論文を読まないといけないです。

なので、より発展的なことを学習したいとなったら、本を超えた学習が必要になります。

 

言い方を変えると、今回紹介した3冊をやり遂げたら、発展的なことを学習するための土台は完成している感じです。

よって、ディープラーニングに興味を持ったら、まずは当記事で紹介した本を使って勉強を始めていきましょう(`・ω・´)!

 

おしまいです。

 

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