Deep Learningを始めたい！初心者エンジニアにおすすめの入門本

様々な分野でデジタル化が進む近年、AI(人工知能)という言葉をよく目にするようになりました。

例えば、コールセンターで人の代わりにロボットが対応したり、医師の代わりに機械がCTスキャンの読影を行なったり。これはAI(人工知能)技術を応用して実現しており、そして私たちの生活の中に少しずつ姿を表すようになってきたのです。こうして少しずつ便利な世の中になってきましたよね。

そのAI(人工知能)を構成している技術の一つに皆さんも一度は目にしたことがあるであろう「deep learning」と呼ばれる技術があります。これはAI(人工知能)を知る上では欠かせない技術でしょう。

ですから、AI（人工知能）を使った製品などを開発しようとする時、「deep learning」を勉強しておく必要があります。

そこで今回は、このdeep learningの概要と入門本についてお伝えしましょう。

入門編「deep learning」って何
deep learningを用いたAI(人工知能)が実際にどのような場面で使われているか知りたい方向けの本
実際に手を動かして実践する場合にオススメできる本
ディープラーニングのための数学が勉強できる本

入門編「deep learning」って何

まず、このdeep learning入門として、理解を深めていただくために簡単に概要をお話しましょう。

deep learingとは、AI(人工知能)を構成する「機械学習」の一部です。

これを大まかに説明すると、AI(人工知能)> 機械学習 > deep learning という立ち位置で、機械学習とは「人が明示的に挙動を支持することなしにコンピューターに学習能力を与えること」、deep learingは十分なデータ量があれば、人間の力なしに機会が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習をします。

このディープニューラルネットワーク(DNN)とは、ニューラルネットワークでパターン認識をするように設計されており、簡単に言うと、私たち人間の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したものです。

少し難しい内容ですが、deep learningの入門としてしっかり覚えておいてください。

このdeep learningが注目され始めたのは、米国での画像認識コンテストで優勝したことがきっかけです。

私たちは過去の経験から猫を見て、猫と判断できますよね。それを機械でもdeep learningを用いることで行えるようにできると証明されたのがこの大会でした。これをきっかけに数々のエンジニアはdeep learningについて興味を持ち始めたのです。

ここまで超入門的なdeep learningの説明をしましたが、もう少し深い内容を学びたいといった方や、エンジニアとしてdeep learningを理解しておきたいといった方へのおすすめの入門書をお伝えしましょう。

deep learningを用いたAI(人工知能)が実際にどのような場面で使われているか知りたい方向けの本

図解-人工知能大全-AIの基本と重要事項がまとめて全部わかる古明地正俊 (著), 長谷佳明 (著)

まず、deep learningを本格的に学ぶ前に、機械学習とは、AI（人工知能）とは、というところを理解する必要がありますよね。そのdeep learningの入門編としてこの本はとてもおすすめです。

まず、初めの章で機械学習とdeep learningについての入門的内容を、そしてそのあとに実際にそれらの技術がどのような分野でどのように使われているかを解説しています。

その内容は、2018年に出版された本ですので新しい技術の内容が多く、医療分野での脳MRIや胸部X線の読影技術や診断テストを行なった事例や銀行などのコールセンターにdeep leariningを応用したAI（人工知能）の導入例といった内容がたくさん書かれています。

AI（人工知能）やdeep learningについて知りたいけどいきなり作ったり、数学の勉強をするのはハードルが高い…といった方はぜひ読んで見てください。

図解-人工知能大全-AIの基本と重要事項がまとめて全部わかる

実際に手を動かして実践する場合にオススメできる本

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　Josh Patterson、Adam Gibson　著、本橋和貴　監訳、牧野聡、新郷美紀　訳

次にご紹介する本は、deep learningの入門書としては定番中の定番「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」です。

「オライリーメディア」という名をエンジニアの方なら一度は目にしたことがありますよね。オライリーメディアはプログラミング言語Pythonや機械学習、計算機科学などを取り扱っています。

その、オライリーのゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装が若いエンジニア、非エンジニアに人気で、それはなぜかというと、他のdeep learningの入門書では大まかな解説になりがちなCNNやRNNといった機械学習や数学的要素を語るには欠かせない単語をしっかり説明してくれるからです。

確かにdeep learinigの入門レベルであれば簡単に説明したり、スキップしても良い内容かもしれません。ですが、「実際の中身はどうなっているのか」という疑問が後々足を引っ張ってしまうのが現状で、ここをオライリーはよく理解しており、この本では気持ち悪さを残さずに解消できます。

といっても誰でも読み切れるというわけではありません。

この本でぶち当たるとすれば「Python」と「数学」でしょう。この本の特性上、Pythonを使ってプログラムしていきます。そのため、Pythonの基本的な構文やライブラリに対する知識がないと、結局何をしているのかが理解できません。

そして、deep leariningを学ぶ上で、統計学などの数学的要素の理解も必要ですので、別で学習する必要があります。特に数学的要素が理解できなければ、deep learningの中身を学習することができませんので注意が必要です。

しかし、この本では図や表を用いて説明してくれているので高校数学レベルの知識があればなんとか読み進めれるかもしれません。この点も、本書が人気な理由でしょう。

ですからプログラミング経験のある方や、エンジニアでdeep learningの入門書を探しているといった方には最適な本です。

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

ディープラーニングのための数学が勉強できる本

最短コースでわかるディープラーニングの数学　赤石雅典 (著)

先ほどの「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」でもお伝えしましたが、deep learningの入門レベルと言えども高校数学レベルの知識は最低限必須とされています。

そこで、今度は「最短コースでわかるディープラーニングの数学」の出番です。

この本は初心者の方でも読みやすい工夫がされており、数学とAI（人工知能）を同時に学べるのが魅力。レイアウトも受験の参考書のように図や表を用いて挫折しないような作りになっています。大学入試でチャート式シリーズを使って勉強したことがある方には、とても内容が入ってきやすい構成でしょう。

とにかく数学でdeep learningの学習がつまずいている！といった方にオススメの本です。

最短コースでわかるディープラーニングの数学

今回は、deep learningを始めたいエンジニアにおすすめの　以下の本をご紹介しました。

deep learningの入門レベルの概要を掴みたいという方には「図解-人工知能大全-AIの基本と重要事項がまとめて全部わかる」がオススメ！
実際に手を動かしてモノを作りたい方には「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」がオススメ！
deep learningを学ぶための数学知識をつけたい場合は「最短コースでわかるディープラーニングの数学」がオススメ！

deep learningを用いたAI(人工知能)はこれからの社会をより良くしていくことは確実視されていますが、現在の日本にはそれを十分に扱えるエンジニアが不足しています。そこで、少しでもdeep learningを学んでみたいといった方や興味のあるエンジニアの方はぜひ今日お伝えしたdeep learningの入門書を手にとってみてください。

オススメとしては、それぞれの本に不足している内容を補助し合っていますので、3冊同時に読みましょう。

これからの社会をより良く、そして支えている技術を扱えるようになると新しい仕事が増える可能性も指摘されています。ですからこの３冊を読んで、ぜひ新しい技術を身につけてみてください。