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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 本 おすすめ
画像認識を学びたい人
画像認識を学びたい人
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!

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 本

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。

 

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】

画像認識 本

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。

データサイエンス 独学 ロードマップ
Pythonで始める : データサイエンスの独学完全マップ【初心者向け】『完全初心者からデータサイエンスを勉強したい!でも何から勉強していけば良いのか分からないな...。ネット上で詳しく書かれている記事はないかな...。』このような悩みを解決する記事になっています。完全未経験からデータサイエンスを勉強したい方は必見です。...

 

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。

Keras YOLOv3
【5分でOK】KerasでYOLOv3を動かして物体検出に挑戦!【keras-yolov3】『YOLOv3をPythonで使ってみたいな...。』『Kerasを使ってYOLOv3を試しに動かしてみたい...。』このような悩みを解決する記事になっています。...

※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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