【Python】AIの学習におすすめの本10選をレベル別に紹介

はじめに

• PythonでAI開発をしたい
• AI開発の勉強のためのおすすめの本が知りたい

という方向けの記事になります。

AI開発は、初歩的なものから高度なものまでたくさんの本が存在します。

• 一体どの本を選んだら良いんだ？

というお悩みの方もいらっしゃると思います。

そこで、レベル別にPythonによるデータ分析取得におすすめの本を紹介していきます。

Pythonの習得方法に関してはこちらの記事を参考にしてみてください。

PythonによるAI開発におすすめの本10選

初級者向け

スッキリわかるPythonによる機械学習入門

おすすめの理由は以下三点です。

• 初心者が学ぶべき機械学習のポイントが網羅されているため
• データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することを主に書かれているため
• 中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるため

高校数学でわかるディープラーニングのしくみ

おすすめの理由は以下三点です。

• 高校数学適度の知識で理解ができるため（筆者が読んだ中で一番わかりやすかった）
• ディープラーニングの基礎や時代背景、数理的なアルゴリズムの説明までと網羅されているため
• CNNまで触れられており、かつわかりやすく記述されている点が良いため

TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み　畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 

おすすめの理由は以下三点です。

• 高校数学適度の知識で理解ができるため
• google colabを使いながら学ぶ形と環境構築が楽なため
• ディープラーニングの原理とコードディングによる表現方法の解説のバランスがよいため

文系プログラマーだからこそ身につけたい ディープラーニングの動きを理解するための数式入門 

おすすめの理由は以下三点です。

• ディープラーニングの動きを理解するための数式をかなり簡単な形で書かれているため
• バックプロパゲーションの「数式ルール」を理解する部分が特にわかりやすいため
• ライブラリなどに使われている「数式」の意味や使い方を理解し、なぜ、どのようにプログラムが動いているかがわかることに重点が置かれているため

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

おすすめの理由は以下三点です。

• フレームワークにKerasを用いており、初心者の方でも比較的わかりやすい内容のため
• ＡＩエンジニアとして学ぶべきテーマがほぼすべて網羅されているため
• Deep Learningを数式なしにコードベースで学ぶことができるため

中級者向け

PythonとKerasによるディープラーニング

おすすめの理由は以下三点です。

• 基礎的な内容からGANまで幅広い内容を網羅しているため
• フレームワークにKerasを用いており、初心者の方でも比較的わかりやすい内容のため
• Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータの本のため

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

おすすめの理由は以下三点です。

• ディープラーニングの動きを理解するため内容がかなり詳しく書かれているため
• ディープラーニングを学ぶ上でデファクトスタンダード的な本のため
• ディープラーニングについて、“より深く”理解することができるため

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

おすすめの理由は以下三点です。

• 自然言語処理を実装する上では、必要不可欠な本であるため
• かなり詳しく書かれており、これを読めば自然言語処理に関しては一気にレベルを高めることができるため
• ディープラーニングにおける重要なテクニックを深いレベルで習得できるため

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

おすすめの理由は以下三点です。

• フレームワークを自作することにより、ディープラーニングへの理解を深めることができるため
• python中級レベルのプログラミングで実装できるため
• CNN, RNN,LSTMと重要なアルゴリズムを実装により理解することができるため

上級者向け

深層学習

おすすめの理由は以下三点です。

• 世界的な良書とされており、かなり網羅的に記述されています
• 最新の研究までを追うのに良い書物です
• 深層学習の世界の第一人者らによる名著のため