「deep learningって何が何だかわからない！今から学ぶのに入門者向けの良いものはないの？」このように思う方もいますよね。
AI(人工知能)についての話を見るとセットで出てくることの多いdeep learning。そこで今回は入門者が参考にすべき書籍やサイトを各テーマに沿ってご紹介します。
例えば、AI(人工知能)の全体像を理解しながらdeep learningを捉える入門書、数学にウェイトを置いた本、入門レベルから実装できる本、そして学習サイトと幅広くお伝えしますので、これらを活用してdeep learningの入門レベルから自信をもって話せる段階へステップアップしましょう。
deep learning入門としてまずはAI(人工知能)の基本を押さえる
それでは、まずはAI(人工知能)の基本について押さえた本からお話します。
deep learningについて学ぶ入門書として一番初めに読んでおきたいのは「人工知能は人間を超えるか」です。
松尾さんによるとこれまでAI(人工知能)が抱えていた壁は「必要な情報を見極め獲得する力」でした。そしてこの壁を突破できるかもしれないと期待されているのがdeep learning。
この本では、AI(人工知能)の基礎的な内容を押さえ、deep learningがこれとどのように関係しているかを理解することで今後の学習として良き足掛かりとなること間違いありません。
deep learning 入門者が最低限必要な数学を押さえる
ところで、deep learningの入門として数学の理解も必要になってきますよね。
そこで参考になるのは石川聡彦さんの「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」です。
本では各項目がどのように使われるか説明されているので、目的意識を持ちながら学習を進めることができ、とても魅力的ですよね。
後半ではpythonというプログラミング言語のコードを動かす章もあるのでより本格的に理解することができるようになります。
deep learningの入門者でもエクセルで実装できる
そして、「deep learningはどうして動くのか」という入門者の疑問に答えてくれるのが「Excelでわかるディープラーニング超入門」。deep learningについて基礎的な解説がなされているのは勿論、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
難しい数学やプログラミング言語といった専門知識がなくてもいいので数学に自信がなかったり文系の方でもストレスなく学習することができるのでおすすめです。
deep learningに役立つpythonの入門書
deep learningを実装する場合、プログラミング言語を習得する必要がありますよね。そのプログラミング言語としてpythonが役に立つ言語の一つとされています。
そこでおすすめしたいのが「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」。
また、仕事をする上で必要な知識もカバーされているのでプログラマーになりたいという方にも最適。自身の体験に基づいて書かれているので学習を進めていく上で良き指針となってくれることでしょう。
独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
pythonを使ってdeep learning入門レベルからでも実装してみる
今度はdeep learningの入門者で、pythonについて慣れているという人向けの本です。それは「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 ２――自然言語処理編」という続編もあり併せて取り組むことで現在の技術の裏側を直に触れることができるでしょう。
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
deep learningの入門者向け講座が揃っているオンライン学習サービス
ここまでdeep learningの入門者に役立つ書籍を紹介してきました。概要を理解する本や数学、実際に作ってみる本などありましたが勿論オンライン上で学習するサービスもたくさんあります。
その中で一つ目におすすめなのは「Aidemy」です。
二つ目は「AI Academy」です。
今回は「Deep Learning入門者が参考にすべき書籍・サイトまとめ」と題しdeep learningを入門レベルから理解していくのに参考になる書籍やサイトをたくさん紹介してきました。
AI(人工知能)の全体像からdeep learningを捉える、実際に作ってみるなど入門レベルからであっても理解していく方法や切り口はたくさんあります。
これから一番大切になるのは今のAI(人工知能)にできることとできないこと、そしてdeep learningによってAI(人工知能)がどのように発展していくかをきちんと把握し偏った知識に惑わされないこと。
deep learningを理解し説明できたり実際に作れるようになることを通して今後の発展に正しく期待できるといいですよね。
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