ディープラーニングの学習におすすめの本15選｜身につけるべき5つ知識も解説

「ディープラーニングを学ぶためにおすすめの本はどれ？」
「ディープラーニングを学習したい」

と思うことはありませんか？

本でディープラーニングを学習しようと思っても、種類が多くて迷って迷ってしまいますよね。

では、どんなポイントを抑えながら選択するべきなのでしょうか。

そこで今回は、

について解していきます。

この記事を読めば、効率良くディープラーニングの学習ができる本に出会えます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングとは大量のデータから特徴を見つける学習方法

ディープラーニングとは簡単に言うと、コンピューターにある事柄に関する大量のデータを取り込ませて、それらのデータからその事柄の特徴を見つけ出させる技術の一つです。

人間はその大量のデータを用意して取り込ませるだけでよく、それ以降の作業は全てコンピューターが処理してくれます。

数ある機械学習の中でもディープラーニングは、人間のニューロン(神経細胞のこと)の仕組みをベースにしており、これをニューラルネットワークと言います。

これを使用してデータを学習し、そのデータから特徴を導き出せます。

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ディープラーニング初心者から上級者までおすすめの本3選

下記はディープラーニングの学習に多くに人から選ばれた本です。

初心者から上級者に問わず、人気の本になります。

ぜひ参考にしてみてください。

1.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

本書では、ディープラーニングを実践するに必要となる知識を一から丁寧に学ぶことができます。

具体的には、技術の概要だけではなく、踏み込んだその先の本質をより深く理解できるように解説されています。

また、実際にコードを記載する演習も設けられているので、学んだことの実践も可能です。

より深く学び実践を繰り返すことで、実力を身につけられます。

2.Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

本書は、Pythonで本格的にデータを分析する方におすすめです。

なぜなら、本書はPythonデータ分析における機械学習に必要な知識を根底から解説しているからです。

Pythonでデータを分析する時には、機械学習に係る深い理解が不可欠です。

また、機械学習に必要な数学の知識やニューラルネットワークの手法まで理解できます。

3.直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

本書は、すでにPythonを学びある程度理解している人がさらにスキルアップすることに貢献してくれる本です。

なぜなら、数式を使って説明するものではなく図やコードを理解できていれば内容がわかる本であるからです。

例えば、

などについて解説されています。

また、強化学習を取り巻く状況についても書かれています。

ディープラーニング「初心者」におすすめの本6選

下記6つの本は、ディープラーニング初心者におすすめの本です。

ディープラーニングは、実践に進むに連れて複雑になるので、まずは基礎をしっかりと固めておきましょう。

ではそれぞれ解説します。

1.はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション

本書は、Udemyの人気講師がディープラーニングの基礎を解説しています。

可能な限り分かりやすく記載することを心掛けているので、ディープラーニングを初めて勉強したい方におすすめできる本です。

具体的には

これらが解説されています。

また、実際に手を動かしてコードを記載しながら学べるようになっているので、内容が頭に入りやすくなっています。

この一冊があれば、初心者でもディープラーニングについてしっかりと学べるでしょう。

2.仕事ではじめる機械学習

本書では、AIでの成果を求められたときに役立ちます。

上記の点を、「仕事で使う」という点から整理して、まとめられているからです。

プロジェクトの始め方・システム構成などの読者が疑問に思う点について、解説されいます。

なので、「AIで良い成果をだして欲しい」と依頼がきた際にはきっと役立つ一冊でしょう。

3.図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

本書は、機械学習やディープラーニングの基礎を図解で解説しています。

図解を利用して、

機械学習のアルゴリズムや概要、用途を学べます。

文章だけでは、なかなか頭に入ってこないという初心者にはおすすめの一冊です。

特に、機械学習関係の企業への就職を考えている人にはぴったりでしょう。

4.スッキリわかるPythonによる機械学習入門

本書は、機械学習に必要な知識がすっきりと整理されています。

具体的には、ディープラーニングの発展から応用を実践で学ぶことが可能です。

また、どんな手法があるのかをかなり細かく解説されているため、より知識を深められます。

機械学習の初心者でも、途中で挫折せずに継続して学習ができるでしょう。

5.Excelでわかるディープラーニング超入門

本書は、数学が得意でない方でもディープラーニングを理解できます。

なぜなら、Excelを見て動かしながら学習を進めるられるからです。

ディープラーニングの学習を進める中で、数学に苦手意識を持つ人が多くいます。

しかし本書で学習をすすめれば、ディープラーニングの動作の理解に必要な大学レベルの数学の知識が無くても、Excelを操作するだけでディープラーニングを学べる特徴があるのでおすすめです。

6.Pythonスタートブック [増補改訂版]

本書は、プログラミングについてまったく知識がないという方におすすめ。

なぜなら、イラストやサンプルで簡単に、わかりやすく解説されているからです。

具体的には、オブジェクト指向からPythonのプログラミングを基礎知識から学べます。

また、「スタートブック」の内容をベースに、プログラミングの知識がない方でも理解できる解説などに加え、最新のPython3に完全対応している内容となっていることから、おすすめです。

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ディープラーニング「中級者」におすすめの本4選

ディープラーニングの学習を進めていくと、数学でつまずく人が多くいます。

下記項目は、そんなディープラーニング中級者に向けたおすすめの本です。

それぞれ解説していきます。

1.つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング

本書は、ビジネスで実際に活用する際におすすめです。

さまざまななカテゴリー、場面別にページが分けてあるため、この場合はどうしたらいいんだろうと悩んだときにの解決方法が探しやすく、実践に役立ちます。

具体的には、

など、基礎から応用までがわかりやすく解説されています。

現場で活躍したい、という方にはおすすめの一冊です。

2.最短コースでわかる ディープラーニングの数学

本書は、AIに必要な数学の知識を最短で身に付けられます。

なぜなら、解説する知識を必要最低限にしぼり、本当に必要な知識のみを解説しているからです。

この一冊でディープラーニングに必要な高校、大学で扱っている数学の知識を習得できます。

具体的には、以下の数学について解説しています。

この本は人工知能分野のさまざまな理論や手法を解説した、高度な教科書です。

3.人工知能プログラミングのための数学がわかる本

本書では、人工知能アルゴリズムに興味があっても自分には難しすぎると思っている方におすすめです。

なぜなら、人工知能アルゴリズムに必要な数学の知識をやさしく説明しているからです。

具体的には中学で学ぶ数学の基礎から始め、

といった必要な数学の知識を順序立てて解説している本です。

4.ゼロから学ぶ線形代数

本書は、ディープラーニングに必要な知識である線形代数について解説している本です。

線形代数は、ディープラーニングに重要なデータセットにおいて必要になります。

本書には、下記のような特徴があります。

このように、誰が読んでも理解できるような工夫がされています。

ディープラーニング「上級者」におすすめの本2選

下記2つの項目は、上級者におすすめの本です。

初心者の方や、数学でつまずいている方は読み進めるのが難しくなります。

基礎をしっかり学習したあとに、参考にしてみてください。

1.パターン認識と機械学習 「上」

本書は、数学の知識を持っていて、かつ人工知能について勉強したいと思っている人におすすめ。

なぜなら、大学レベルの数学を用いて、人工知能について解説しているからです。

つまり、数学の知識が全然ないという方は、理解できない本となっています。

この本で主に用いられる数学の知識は、微分積分や線形代数なので、一度勉強してからこの本を手に取るといいでしょう。

2.パターン認識と機械学習 「下」

本書は、人工知能分野のさまざまな理論や手法を解説しています。

具体的には、交差確認法や次元の呪いという基礎的な概念などを発展させた手法を取り扱っています。

他にも、実績のあるマシンや複数のモデルを結合する手法について詳しく学習することが可能です。

また、こちらの本はパターン認識と機械学習 「上」を読み進めたあとで学習するのがおすめでしょう。

ディープラーニングの学習におすすめの本の選び方

ディープラーニングの学習で本を選ぶ際には、下記3つの項目を抑えておきましょう。

自分に合わない本を選んでしまうと、ディープラーニングの知識が正しく身につかないので注意してください。

1.目次を確認する

本を選ぶポイントは、まず初めに目次を確認することです。

目次から確認することで、その本の全体像が明らかになり、目的に合わせた本を選べます。

具体的には、目を引くタイトルで販売されていても、得たい情報が書かれていない場合があります。

しかし、目次に自分が必要としているキーワードがあれば、得たい情報が書かれているのが理解できるでしょう。

2.自分のレベルに合う本を選ぶ

本を選ぶ際は、自分のレベルに合わせて選択しましょう。

なぜなら参考書とひとえに言っても、基礎、応用などレベル分けされています。

まず自分の学力レベルに合う本を選ばないと、結局は何も身に付けられないからです。

例えば、基礎がしっかりと身についた人が「基礎レベル」の参考書を使ったところで、学力アップは望めません。

基礎が身についている人は、ひとつステップアップして「応用レベル」の参考書を使うことで、学力向上が見込めます。

いま自分がどのレベルか把握して自分のレベルに合った参考書を選ぶことが重要です。

3.情報が古くないか確認する

本の中身が古くないのか、発行日を確認しておきましょう。

なぜなら、学問に関する知識は、たった1年間でも大きく変化するからです。

特にAIや機械学習といったといった、日々進化する技術はさらに注意しなくてはなりません。

古い本には、現在用いられていない知識が載っていることが多いので気をつけてください。

ただし、概念や数学に関する情報は大きく変化しないため、学びたい内容によって変わります。

改訂版があるかなどを確認しながら、選んでいきましょう。

ディープラーニングに必要な5つの知識

ディープラーニングには、下記5つの知識を身につける必要があります。

これらをしっかりと身に付けることで、効率的で機能的なプロジェクトを開発できます。

それぞれ解説していきます。

1.プログラミングの基礎知識

1つ目は、プログラミングの知識です。

ディープラーニングで開発をおこなうための基礎となるので、必ず習得しておきましょう。

特に、ディープラーニングでPythonを利用することが多いです。

Pythonとディープラーニングの知識を習得することができれば、幅広い分野で開発をおこなえます。

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2.数学の知識

2つ目は、数学の知識です。

なぜかというと、ディープラーニングは機械学習に比べるとはるかに大きな情報量を扱うので内部は複雑な構造となるからです。

そのため、扱うには高度な数学の知識があることが好ましいと言えます。

ディープラーニングにはさまざまな自動計算を行い、結論を導き出すことがありますので数学の知識と理解力が必要になります。

まずは高校で学習する数学の知識を勉強しておきましょう。

3.機械学習の知識

3つ目は、機械学習の知識です。

なぜなら、ディープラーニングは「機械学習」をベースとして発展したものであるからです。

ディープラーニングと機械学習では、あるデータを分析するという点では共通していますが、異なる点があります。

例えると、機械学習では、ある動物を認識させるのに「人間」の指示が必要です。
一方で、ディープラーニングでは、ある動物の特徴を自動で学習し、見分けるための方法を探し出します。

このように、ディープラーニングは機械学習をベースとしつつ、人間の手を介さずにデータを分析できるのです。

4.データベース・モデリングの知識

4つ目は、データベース・モデリングの知識です。

なぜなら、コンピューターに対して、正しいデータを学習させているかどうかを判断する必要があるからです。

例えば、膨大なデータの中から一定の規則性を見つけるために、ディープラーニング手法を用いたとします。

そのときに、本当は正しいデータを学習させることができていないことに気づけなかった場合、誤ったデータを算出してしまいます。

そうならないためにも、ディープラーニングには、データベース・モニタリングの知識が必要となります。

5.英語力

5つ目は、英語力です。

なぜなら、ディープラーニングに関する色々な議論を分析する時に、英語で書かれていることが多いからです。

また、英語ができることで自分の価値も上がります。

例えば、最近の論文や情報は海外発信が多いので、より速く最新の情報を取り入れようとすると日本語に翻訳されるのを待っていては出遅れてしまいます。

なので高度な英語までは必要ないですが、基本的な英語力は必要です。

ディープラーニングの知識を習得するための学習手順

ディープラーニングラーニングの知識を効率良く身に付けるために、以下のて手順で学習を進めていきましょう。

このように、基礎をしっかりとかためた上で、実践に取り組む必要があります。

実践でつまずいたら、基礎を振り返ることも大切な学習過程です。

また、開発したいプロジェクトによって学ぶべきスキルが異ってくるので、あらかじめ目標を明確にしておきましょう。

具体的な方向性を立てることが、いちはやくディープラーニングの知識を習得するための近道です。

まとめ：自分に合う本を見つけてディープラーニングの学習をおこなおう

本記事では、ディープラーニングの学習におすすめの本を紹介しました。

本での学習は情報の信頼性が高く、辞書代わりとして使用できるので、ぜひお気に入りの一冊を見つけてください。