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【2020年版】初心者必見!おすすめニューラルネットワーク入門書5選

【2020年版】初心者必見!おすすめニューラルネットワーク入門書5選

AI(人工知能)を作るために勉強したときに「ニューラルネットワーク」という言葉を見かけたことがある人がいるかもしれませんよね。ニューラルネットワークは人間のように考える技術で、今話題になっているAI(人工知能)の基礎と言える技術です。AI(人工知能)を学んでまだ入門の人には、若干イメージができないこともあるでしょう。

ニューラルネットワークは難解な技術で、AI(人工知能)を入門で学んでいる人にとっては敬遠されがちでしょう。実際にニューラルネットワークには複雑なアルゴリズムがあるので、難しくてつまづくかもしれません。

しかし、このような人間のように認識するアルゴリズムの仕組みを理解することでニューラルネットワークを応用した機械学習や深層学習(ディープラーニング)の理解が深まります。しかも仕事でも使うよなツールを使えば、一気に身近に感じられるに違いありません。

そこで今回はニューラルネットワークを学ぶときに入門用として読みやすい、書籍を紹介します。ぜひ、ニューラルネットワークの入門となる書籍から学んで、AI(人工知能)に一歩踏み出しましょう!

おすすめのニューラルネットワーク入門書その1:ニューラルネットワーク自作入門

本のイメージ

今日ニューラルネットワークは深層学習とAI(人工知能)の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数ですよね。「ニューラルネットワーク自作入門」では、そんなあなたがはじめてニューラルネットワークに取り組めるようにするための入門書です。

この本ではニューラルネットワークをつくるために必要となる数学の知識を一つ一つ勉強しながら、最終的にPythonを使ってニューラルネットワークを作ることが目標となっています。この本で使用されてる数学は敷居が低いので、全くの初心者でも読んで理解できるでしょう。

また、手を動かしながらニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していく内容になっていくので、本を読むだけでなく、実践しながら勉強できます。さらにPythonでプログラムを作成し、動かして、数字認識する事を実感するのはなによりも理解への早道で、興味もより深くなるのは間違いありません。

おすすめのニューラルネットワーク入門書その2:Excelでわかるディープラーニング超入門

エクセルのイメージ

そもそも「ディープラーニングってどうして動くことができるの?」という疑問を抱く方もいますよね。「Excelでわかるディープラーニング超入門」では簡単なExcel操作と中学・高校レベルの数学上の知識だけで、「なぜディープラーニングが形を区別できるのか」などのディープラーニングの動作原理を学ぶことができる入門書です。

「Excelでわかるディープラーニング超入門」ではExcelや数学の基本を盛り込みながらも計算などはExcelで行います。この本では図で表しやすいパターン認識を題材にし数学的に難しいことはExcelに任せています。

ニューラルネットワークを入門用で学んでいる人だけでなく、幅広い人が普段日常的に使用している、Excel上を使用しながら勉強できるのはわかりやすいですよね。そのため、主に数学があまり得意でない人もおすすめです。

おすすめのニューラルネットワーク入門書その3:60分でわかる!機械学習&ディープラーニング超入門

機械学習のイメージ

「60分でわかる!機械学習&ディープラーニング超入門」では、ニューラルネットワークに関する基礎知識や用語の解説しつつ、ビジネスが機械学習によっていかに変化していくかを解説する内容になっています。内容は非常に初歩的ですが、機械学習の基礎から機械学習の歴史や活用事例、最新知識までを幅広く扱っています。

注目すべきは、機械学習の一分野である「ディープラーニング」の登場によって実現可能になったもの技術や機械学習の弱点等です。多くの事例から機械学習の発展が「現在位置」が理解できるので、今後いかにビジネスに活用されていくかのヒントになるに違いありません。

60分で読むのは難しいですが、とても読みやすいのがポイント。今後いろいろな分野でAI(人工知能)活用され、ニューラルネットワークを入門用に勉強しようとする人でもでもいかにして導入していこうかと、具体的なアイテム浮かんでくるかもしれません。

おすすめのニューラルネットワーク入門書その4:人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

人工知能のイメージ

この本はAI(人工知能)歴史や、社会への影響などを説明し、「AI(人工知能)に対して過大でも過少でもない、現状を認識する」本です。

ニューラルネットワークの技術を応用して使用される最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐっては、グーグルやフェイスブックなどがどんどん優秀な人材を獲得しようとしています。一方で、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」と、人間の仕事を、人類の価値を奪うのか、などとの懸念を示す意見も多々ありますよね。

もともとコンピュータが人間のように考える仕組みは、コンピュータの計算能力は飛躍的に上がっても実現できませんでした。しかしそこにディープラーニングが登場することによって計算能力は飛躍的に成長するという歴史があります。

この本ではディープラーニングのような、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、その未来像や起きうる問題までを指摘。情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、哲学などの多種の知見も盛り込み、「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになることを説明しています。

AI(人工知能)がいかにして発展してきたか、現在できること、できないことを知ることと今後の社会への影響を知ると、人工知能は人類にとって希望か、あるいは危機なのかなどの議論に惑わされず、しっかりAI(人工知能)を理解できるようになるに違いありません。

おすすめのニューラルネットワーク入門書その5: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

プログラミングのイメージ

「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」では実際に動くプログラムをゼロから作り、ディープラーニングを学ぶ内容になってます。この本ではディープラーニングの仕組みをライブラリに頼らず、初歩的なところから各処理の内容を順番に説明する内容になっているので、ディープラーニングの特徴、原理・仕組みまで一つ一つを理解できるようになるでしょう。

さらにこの本ではニューラルネットワークを入門を学ぶだけではなく、実践的技術も学べるので、どのような技術なのかイメージを掴むことで、何故精度が計れるのかなど応用例も学べます。

またこのディープラーニングを作る際には、ライブラリや専用ツールは使用しません。もちろん数学とPythonは難解に感じる人もいるかもしれませんが、もし可能ならコードなどを多少作成した状態だとスムーズに理解できます。ぜひ、チャレンジしましょう!

ニューラルネットワークの入門が終わった方に読んで欲しい本とは

勉強のイメージ

ニューラルネットワークの入門となる基礎が学び終わったら、「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 -畳み込みニューラルネットワーク徹底解説-」を読んでみましょう。この本では「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを根本から学びながら、TensorFlowを用いて実際にニューラルネットワークを動かします。

この本では例としては手書き文字の認識処理を行う畳み込みニューラルネットワークについて、構成するパーツ一つ一つの役割を解説します。多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図を使いながら、このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで学習をしているのか、を学ぶことができます。

それと同時にディープラーニングの学習処理ライブラリであるTensorFlowを利用して、実際に動きを見ながらそれぞれのパーツの動作原理を確認します。そして、TensorFlowのコードの書き方を学習すれば、ディープラーニングの根本原理だけでなく自分なりの応用のステップが見えてくるに違いありません。

まとめ
さて、今回はニューラルネットワーク の初心者が、学習するのにおすすめ入門書を紹介しました。今回おすすめした本は次のようになっています。

  • ニューラルネットワーク自作入門
  • Excelでわかるディープラーニング超入門
  • 60分でわかる!機械学習&ディープラーニング超入門
  • 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
  • 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
  • 上記の内容を読んだ後に、TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 -畳み込みニューラルネットワーク徹底解説-

ニューラルネットワークは「人間に匹敵する思考・認識が可能なアルゴリズムである」ディープラーニングの基礎と言えます。そして様々な構造のニューラルネットワークが登場したことにより、幅広い分野に応用できるようになりました。

ニューラルネットワークを入門で学んでいる人にとっても、基礎を学ぶことでその仕組みが理解できて人間の神経回路の仕組みをまねるイメージが持てるようになるかもしれません。

ニューラルネットワークに興味がわいてきましたら、ぜひ入門用として本を読みましょう!

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