[chat face=”komatta_man2.png” name=”画像認識を学びたい人” align=”left” border=”gray” bg=”none”]AIの勉強をしていきたいんだけど、なかでも画像認識が気になるな〜。
どの本を使ったら良いのか分からないから、画像認識でおすすめの本が知りたい！[/chat]
この記事では、上記のような悩みを解決していきます。
画像認識を学びたいと考えたとき、「いったい、どの本から手をつけたら良いんだろう」と感じたことはありませんか？
最近、ディープラーニングが発展していることもあり、勉強したい人に合わせて本や書籍もたくさん出ています。
優良な本・書籍を選べば、間違えなく画像認識の知識が身につくようになります。
でも、
- どの本・書籍が良いんだろう？
- 自分のレベルに合った本や書籍はどれだろう？
- どの順番で本・書籍を学習していけば良いんだろう？
といった疑問をお持ちですよね。
そこで、この記事では「画像認識を学べるおすすめの本・書籍4冊」を、現役データサイエンティストの視点から紹介していきます。
ちなみに、大学時代から画像認識の研究をしていたので、参考になる情報がゲットできるはずです。
画像認識を学べるおすすめ本・書籍4選【初心者向けを現役が解説】
画像認識を学べるおすすめ本を紹介していきます。
前提として、「画像認識を学ぶ = DeepLearningを学ぶ」ことになります。
画像認識のおすすめ本① : ゼロから作るDeep Learning
1番おすすめしたい画像認識の本は、当サイト(テックダイアリー)で何度も紹介している『ゼロから作るDeep Learning』です。
Deep Learningの基礎をおさえるのであれば、この本で間違えないですね。
発売したのが2016年ですが、基本的なDeep Learningの構造は変わりませんので、こちらの書籍で基礎知識をマスターしていきましょう。
[jin_icon_check color=”#0071BB” size=”20px”] この本の使い方
なお、こちらの書籍を使うときは、ざっくりと読み進めていくのでOK。
「Deep Learningとは、こんな感じなのか〜」とイメージを持てるくらいで大丈夫です。
書籍にTensorFlowで書かれたコードが記載されているのですが、バージョンが古いこともあり動かないので、、、。笑
画像認識の仕組みを理解するために、『ゼロから作るDeep Learning』使っていきましょう。
画像認識のおすすめ本② : 直感 Deep Learning
Deep Learningの基礎をおさえたら、『直感 Deep Learning』がおすすめ。
こちらの書籍は、「Deep Learningの実装」にフォーカスした書籍になっています。
さらに、こちらの書籍で使われているDeep LearningフレームワークKerasは、わりと良く使われているフレームワークです。
つまり、Deep Learningの実装を学ぶ上で、1つも無駄がない書籍ってことですね。
理論的な話は少ないですが、実装が多いので挫折する確率も小さいです。
画像認識のおすすめ本③ : 画像認識
3つ目におすすめするのが、『画像認識』です。そのまんまですね。
こちらの書籍は、今までとは違って理論面がガッツリ紹介されています。
数式もふんだんに使われているので、ぶっちゃけ読み進めるのが難しいかと。
ただ、Deep Learningの実装を学ぶだけではなく、「理論面もしっかりおさえておきたい」と考えている人にとっては、良書になること間違えなしですね。
画像認識のおすすめ本④ : PythonとKerasによるディープラーニング
最後におすすめするのが、『PythonとKerasによるディープラーニング』です。
こちらの書籍は、ディープラーニング用フレームワークKerasに解説されている本で、著者はKerasを作った張本人です。
もちろんKerasの作者は英語圏の人なので、この本は原文を翻訳した形になっており、Kerasの作者から直接伝授してもらえるイメージなのかなと。
そもそも、ディープラーニング用フレームワークには、PyTorchとかTensorFlowとか色々あるのですが、まずはKerasからが良いのかなと。
なので、以下のように学習していくイメージです。
- Kerasでディープラーニングの実装を学ぶ
- Kerasの扱い方を極める(この本)
- 他のフレームワークを使ってみる
以上の手順にて、学習を進めるのがオススメです。
特に、画像認識系だと、最新の論文はPyTorchで書かれていることが多いです。
もし新しい情報をキャッチアップしていきたいと思ったら、KerasをマスターしたあとにPyTorchを学習していきましょう。
画像認識を学べるのは本だけじゃない件【結論 : 動画が神】
これから画像認識を学ぶのであれば、本ではなく動画で学ぶことをオススメします。
動画だと、質問もできる(Udemy)
本よりも動画で学ぶことをおすすめする理由は、以下のとおりです。
- 直感的に学べる
- 分からないところがあったら質問できる(Udemy)
- 実行画面を確認できるので、エラーを解決しやすい
まとめていえば、本よりも動画の方が、初心者でも勉強しやすい環境になっているんですよね。
本や書籍の場合だと、コードが書かれていても実行結果が違っていたり、そもそも実行結果が載っていなかったりします。
でも動画であれば、講義している人と一緒になって学習できるので、正しい実行結果を確認しつつ勉強できるんですよね。
あと、本の場合だと、残念ながら誤植が多いです。
現役エンジニアなら自己解決できますが、プログラミングを勉強し始めたばかりだと、エラー原因を自分で解決するのはハードですよね。
なので、初心者こそ動画を使って勉強すべきと感じており、本を使った勉強は後回しでOKです。
僕が作成したデータサイエンスの完全ロードマップでも、まずは動画を使って勉強することをおすすめしています。
画像認識を学べるおすすめの動画
というわけで、動画を使った学習をしていきましょう。プラットフォームはUdemyで、おすすめの動画は以下のとおり。
短期集中で学べたり、アプリを作成できたりと、初心者向けのコンテンツに限定してみました。
Udemyでは、配信している講師の方に、分からないところを質問できるようになっています。
本を使った勉強だと質問できませんが、Udemyなら分からないところを解決しつつ、楽しく画像認識の勉強ができます。
まとめ : 画像認識は楽しいので、とりあえず教材1つから始めよう
というわけで、画像認識を学べるおすすめの本と動画を紹介してきました。
画像認識は楽しいので、どんどん学習していただけたらと思います。
なお、Pythonの基礎を学習済みの方であれば、僕の他記事でYOLOv3というモデルを使った実装を紹介しています。
※使い方を紹介しているだけで、僕のソースコードではありません。
動かすだけなら前提知識はいらないので、画像認識の学習を始める前に、イメージを掴んでいただけたらと。
とにかく、まずは最初の一歩ですね。
勉強に前向きなのは素晴らしいことなので、この調子で頑張っていきましょう(｀・ω・´)！
おしまいです。
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