AI研究所 - AI(人工知能)に脅かされないために、AI(人工知能)を作る側の人間になる -

  • お問い合わせ

HOME  >  おすすめのニューラルネットワークが学べる書籍10専

公開日:2020.10.20 

おすすめのニューラルネットワークが学べる書籍10専

機械学習

近年のAI(人工知能)ブームにおいて、みなさんの中にはAIってなんだろう?AIについて勉強してみたいと思われている方も多いのではないでしょうか。
現在のAIブームは、機械学習や深層学習を用いたものが主流になっています。
その中でも、機械学習の中の1つで深層学習のベースとなっているニューラルネットワークについて学べる書籍を今回は紹介していきたいと思います。

本記事の内容

ニューラルネットワークについて
書籍紹介
ニューラルネットワーク自作入門 (日本語)
必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装 (日本語)
Excelでわかるディープラーニング超入門
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
人工知能プログラミングのための数学がわかる本 (日本語)
[第2版]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
マンガでわかる! 人工知能 AIは人間に何をもたらすのか
深層学習
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
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- (Machine Learning) (日本語)
最後に

ニューラルネットワークについて

AIに興味を持った時、ニューラルネットワークという言葉はよく見かけると思います。
ニューラルネットワークという言葉を聞いただけで、とても複雑なもののように聞こえるかもしれません。
確かに複雑なアルゴリズムであることには間違いありません。
ニューラルネットワークとは簡単に言うと、人間の脳の働きをコンピューター上で模倣したものになります。
人間の脳には神経細胞(ニューロン)があり、これに電気信号の伝達をすることで脳内の情報が処理されています。
この仕組みを数理モデル化したもので、「入力層」「中間層(隠れ層)」「出力層」からなるものがパーセプトロンと呼ばれます。
これがニューラルネットワークの基本形とされています。
各層のつながりは「重み」で表しパラメータとして調整されます。
そして、ニューラルネットワークはディープラーニングを知る上での基礎知識としても非常に重要なものでもあります。
実は、ニューラルネットワークはとても身近にあるAI技術の1つなのです。
そんなニューラルネットワークを学ぼうとしたときにおすすめの書籍を紹介していきます。

書籍紹介

ニューラルネットワーク自作入門 (日本語)

ニューラルネットワークの入門書として人気のある書籍です。
丁寧に解説されており、専門的な数学の知識も必要なく、中学・高校レベルの数学知識があれば読み進められます。
Pythonを使って実際にニューラルネットワークのプログラムを作成できるのもこの本の大きな特徴です。
ニューラルネットワークとはなにかを知りたい人、実際にニューラルネットワークのプログラミングの作成を行い、利用したい人へのおすすめの書籍です。

必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装 (日本語)

この書籍では、ニューラルネットワークに必要な数学だけを学ぶのではなく、数学を用いて作られたアルゴリズムをプログラムに置き換える力が身に付きます。
パーセプトロンや回帰など、基礎となる技術的要素も学ぶことできます。
最終的にはアルゴリズムをPythonのコードに変換し、2層構造のニューラルネットワークを構築し、画像認識に挑戦する内容となっています。

Excelでわかるディープラーニング超入門

この書籍は、「ディープラーニングはどのように動作するのか?」ということが分かりやすく記されている入門書になります。
Excelを使ってディープラーニングを学べるものになっており、プログラミングの知識もいりません。
ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークについても多く学べます。
AIに関心のある文系の方をはじめとした社会人や大学生、高校生にもわかりやすい書籍になっています。

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入門書としてとても人気のある書籍です。
ディープラーニングに必要な知識を、一つ一つ丁寧に解説してあります。
さらにより深く理解するために、ライブラリを使用せずにPythonによってゼロからプログラムを作り実装していける1冊になっています。
ディープラーニングだけでなく、ニューラルネットワークの基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装できます。
理解を深められる書籍になっています。
この書籍については、動画の解説なども多数上がっているので参考にしてみていください。
動画はこちら

人工知能プログラミングのための数学がわかる本 (日本語)

人工知能のアルゴリズムを理解し、人工知能に必要な数学を基礎からやさしく学べる書籍です。
数学な苦手な人でも、基本からおさらいするので誰でも読めます。
数学の例題も機械学習に活用できる内容になっているので、問題を解きながら機械学習についても学べます。
さらに、Pythonのコードを実際に動かして理解を深められます。
人工知能に興味があるけれど、難しいなと感じている方向けの書籍です。

[第2版]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

機械学習本としてはベストセラーな1冊で、第1版は「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクインしました。
初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN、RNN)まで取り上げています。
特に第2版ではTensorFlowとKerasによるニューラルネットワーク(CNN、RNN)の実装例まで解説されています。
バランスよく学習できる書籍になっています。

マンガでわかる! 人工知能 AIは人間に何をもたらすのか

マンガで楽しく分かりやすく読める初心者向けの書籍です。
人工知能の歴史から未来について、ストーリー仕立ての内容になっているので楽しく読み進めることができます。
人工知能の基本的な知識を学ぶことはもちろん、人工知能とは何か?を考えさせられる1冊です。
またこの書籍は、マンガではありますが、ディープラーニング協会の理事長でもある松尾豊氏が監修されています。

深層学習

深層学習(ディープラーニング)に関する本として世界的な評価を受けている書籍です。
深層学習に必要な数学の知識から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(リカレントニューラルネットワーク)の手法、そして、深層学習の基礎・理論までしっかり勉強したい方に向けた一冊です。
もとは英語本で著者は、GAN(敵対的生成ネットワーク)を開発したイアン・グッドフェローです。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

「日本ディープラーニング協会」が主催するG検定向けの公式テキストです。
対象者はG検定を受験しようとしている方向けですが、ディープラーニングをこれから学びたい、事業活用しようと思っている方にもおすすめの書籍です。
ニューラルネットワークについての解説も入っています。

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- (Machine Learning) (日本語)

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークと、そのニューラルネットワークの中で使われるバックプロパゲーション(逆誤差伝番法)を分かりやすく解説してある書籍です。
さらに畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説されています。
はじめてPythonに挑戦する方のため、Pythonや数値演算ライブラリNumPyについても基礎を解説してあります。
サンプルプログラムもダウンロード可能で学習しやすくなっています。

ディープラーニングについてのおすすめ書籍はこちら

最後に

以上、本記事ではニューラルネットワークが学べる書籍10冊を紹介しました。
ニューラルネットワークは、現代のAIブームには欠かせない知識の1つです。
人工知能に興味が湧いたときに必ず目にする手法になると思います。
今回紹介した書籍は入門書としての書籍がほとんどなので、是非、ニューラルネットワークとは何かを学ぶ時の参考にしていただければ嬉しいです。
最後までご覧いただきありがとうございました。


参考になったら「いいね!」と「シェア」をお願いします!!

このエントリーをはてなブックマークに追加
AI(人工知能)セミナー開催中