python

【AI・理論編】ディープラーニング超初心者が最初に読むべき必読書3選!

 

いぶきんぐ
いぶきんぐ

プログラミングがちょっとだけ分かってきた!

てか、なんでもできそうな気がする!

僕もそろそろ人工知能の勉強してみたい!

だけど、難しそう…!

まずは、きちんと理論から勉強したい!

そんな方に見て頂きたい記事です。

 

この記事では、Pythonでループ、条件分岐、関数といった基本的な動作が分かってから読んだ本を、感想とそのときの僕のレベルを記述しながらまとめていきます。

ちょうど、下の本を全て読み終えたところです!

【人工知能・Python】オススメ分かりやすい機械学習入門書3選!「よし!!プログラミングの勉強してみよう!!」 と思って、本屋さんにいっても ズラーーーーっと似たような分厚い本が並んでいて...

数学的には理系の大学1年を終えていれば問題なく読めます!(微分積分・線形代数)

習っていなくても、高校2年で習う微分が分かれば、まあ、いける…!といった感じです。

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~

時期 ~大学2年春休み前半~

人工知能の勉強がしたいと思い、大学に入学をしたのは良いものの、学部の授業では全くそれに関連する授業がないことに焦りを感じていました。

何を勉強すればいいのか全くわからなかったので、時期尚早にも一人で研究室見学をしていた時に様々な研究室の先生・先輩からオススメして頂いた本です。

読了目安

春休みなど、それなりに時間が取れる人ならだいたい、3日くらいで読み終わると思います。

少し難しいところは、自分でイメージの絵をかきながら読んでいましたが、それでも、3日で十分足りました。

いぶきんぐのレベル ~プログラミングを完全に理解した~

いぶきんぐ
いぶきんぐ
プログラミングを完全に理解した!

どんな問題でもプログラミングで解ける気がする!

FizzBazzも、素数判定もどんとこーい!

みたいなレベルのときです。

つまり、意図した動作をするコードは書けるけれども、それがどうやって活かされるのか、他にどんな知識が必要になるのかを理解していない状態です。

何だかんだ、この時期が一番楽しいんですけどね!

感想 ~この本に勝る解説本はない~

ものすごくわかりやすいです!!

正直、これほど分かりやすい本を今までに読んだことがないです。

専門書あるあるですが、難しすぎて、「入門」と書いてあるくせに入門すらさせてくれない本は何度も出会いましたが、この本はディープラーニングをきちんと入門させてくれます。

しかも、お気持ちみたいな雑数学ではなく、丁寧に書かれています。ですが、図をふんだんに取り入れてくれているので、数式を図と合わせて直観的にも理解しやすくなっているのです。

さらに、さらに!!

数式だけではなく、タイトルにもある通り、コードも実際に書いていくので、この式がどのように取り入れられていくのかを順番に追っていくことができるのです!

これを読めば、諸先輩方が

先輩
先輩
とりあえず、この本読んでおくといいよ!

とおすすめしてくれた理由が分かります!

最終的に画像判別をするモデルを作成するので、CNN(畳み込みニューラルネットワークについても詳しくなれます。)

ゼロから作るDeep Learning➁ ~自然言語処理編~

時期 ~大学2年春休み後半~

ゼロから作るDeep Learningを読み終わってからちょうど、2、3日後に読み始めました。

同じシリーズなので、連続で読んでしまうのがちょうどいいと思います!

読了目安

こちらは、ページ数自体が1.4倍くらいあるのと、より発展的な内容となっているので、理解しながら読むためには少し時間がかかりました。

バイトなどをはさみながらですが、だいたい10日ほどかけて読み終えました。

レベル ~ディープラーニング完全に理解した!~

上で紹介した本のあまりの分かりやすさから、すべてのことを理解した気分になっているときに読んだ本です。

感想 ~時系列処理カッコイイ~

時系列データの扱いについて記載されています。

読みながら「やっぱり、難しい部分もあるな~」となっていました。(笑)

たしかに、1に比べると難しかったですが、理解するために必要な知識は、変わりないので、時間をかければ問題なく消化することができると思います。

それでも、この二冊だけでディープラーニングが得意とする大きな分野の理論を二つも制覇してしまうことができるのでコスパがいいと思います。

 

1,2を読めば、たいていの問題は解けるようになります!(強化学習、位置推定、画像生成は別ですが)

作ってわかる!アンサンブル学習アルゴリズム入門

時期 ~大学3年、夏休み直前~

現在、お世話になっている、研究所でアルバイトを始めてから読んだ本です。

なので、大学3年の7月です。

読了目安

テストなどもあり、時間を空けながら読みました。

だいたい、2~3週間程度かけたと思います。

基本的な内容は、

【人工知能・Python】オススメ分かりやすい機械学習入門書3選!「よし!!プログラミングの勉強してみよう!!」 と思って、本屋さんにいっても ズラーーーーっと似たような分厚い本が並んでいて...

こちらの一番最後に紹介をしているフリーライブラリで学ぶ機械学習入門 で理解していたので、もっと詳しい部分を数式ベースで追いかけていきました。

レベル ~アンサンブル学習やってみたいな~

基本的な機械学習を理解したのちに、いろんなブログや、記事で噂になるアンサンブル学習とやらを自作で試してみたい!と思った時期に読みました。

感想

何をやっているのかは、理解できた!

今はフルスクラッチでやらなくてもいいなかーという感想です。

実装の中身を数式ベースで知ることができるので、簡易バージョンを自分で実装するときに役立ちました!!

必要な場面になったらその都度読む感じの本だと思います!

ニューラルネットに限らず、ridge回帰のような線形回帰のときでも、決定木ベースの手法でも応用できるようになるので、よいです!

 

 

最後に

どの本も、理論が充実しているのは当然として、さらに、コードも十分に載っているので、 ぜひ、手を動かしならが理解を深めるきっかけになればいいなと思います!

次の記事では、この理論を勉強した後に、では、実際にどうしたら現実世界の問題を解決することができるのかが分かる本を紹介していきます。

次の方が、よりコード重視で、実践重視なので、読んで面白いかもしれません!

【脱初心者・実装編】ディープラーニング初心者が次に読むべき必読書3選! そんな方に見て頂きたい記事です。 この記事では、ディープラーニングの数学的仕組みを理解してから読んだ本...

プログラム初心者の方はこちらがおすすめです!

【人工知能・Python】オススメ分かりやすい機械学習入門書3選!「よし!!プログラミングの勉強してみよう!!」 と思って、本屋さんにいっても ズラーーーーっと似たような分厚い本が並んでいて...
オススメのプログラミングスクールをご紹介

タイピングもままならない完全にプログラミング初心者から

アホいぶきんぐ
アホいぶきんぐ
プログラミングってどこの国の言語なの~?

たった二ヶ月で

いぶきんぐ
いぶきんぐ
え!?人工知能めっちゃ簡単にできるじゃん!

応用も簡単にできる…!!

という状態になるまで、一気に成長させてくれたオススメのプログラミングスクールをご紹介します!

テックアカデミーのPython+AIコースを受講した僕が本音のレビュー・割引あり! というプログラミング完全初心者だった僕が Tech Academy(テックアカデミー)のPython×AIコース を二ヶ月間...

COMMENT

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です