自分で手を動かしながら深層学習を学びたい方におすすめの技術書５選
今やAI技術はあらゆる業界に浸透しており、その需要は年々高まっています。そんな中、深層学習は最も注目を集めている分野の1つであり、自分でも実践的な技術を学びたいという方は多いのではないでしょうか。しかし、初めて深層学習に取り組む場合、どのように学んでいいのかわからないという方もいらっしゃるかもしれません。そこで、本記事では、自分で手を動かしながら深層学習を学びたい方におすすめの技術書をご紹介します。これらの本は、深層学習について初めて学ぶ方にも分かりやすく、実際のコードを使って学ぶことができるため、初心者にもおすすめです。記事を読み進め、実装の魅力を知って、深層学習の世界に踏み込んでみてはいかがでしょうか。
直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 単行本（ソフトカバー） – 2018/8/11
本書は、KerasとTensorFlowを使用したディープラーニングの実装を紹介する入門書です。Kerasは、直感的で簡潔なコードでアイデアを形にできるため、多くのプログラマーやデータサイエンティストに人気があります。本書では、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなど、さまざまなモデルの実装方法を、PythonとKerasを使って詳細に解説しています。数式はなるべく使わず、コードと図を使って説明することで、初心者でもわかりやすい内容になっています。ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば、誰でもこの本を読んでディープラーニングの実装を始めることができます。この本は、ディープラーニングを素早く実装したいプログラマーやデータサイエンティスト、ディープラーニングの基礎を学びたい人におすすめです。
物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング 単行本 – 2021/2/20
本書は、TensorFlow2を取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から画像認識、物体検出、自然言語処理など、実用に直結する内容を分かりやすく解説しています。1章ではディープラーニングの概要を紹介し、2章ではPythonの基礎から環境構築まで詳しく解説。3章では数学的な要素を、4章では勾配ベースの最適化を、5章では多層パーセプトロンを学びます。その後、6章では画像認識のためのディープラーニング、7章では物体検出のためのディープラーニング、8章ではセマンティックギャップをなくす試み、9章ではジェネレーティブディープラーニング、10章ではOpenCVによる物体検出を解説。数式は極力抑え、コードと図でわかりやすく説明しているため、ディープラーニング初心者でも手軽に学べる内容となっています。
GANディープラーニング実装ハンドブック 単行本 – 2021/2/13
GANは、最先端のディープラーニング技術の一つで、ゼロから新しいデータを生成することができます。かつては大量の画像と高価な計算機が必要で、初心者にはハードルが高かった分野でしたが、今ではクラウド環境の充実や無料GPUの提供により、手軽に実装することができるようになりました。 本書では、GANの基礎から始めて、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換、スタイル操作、異常検知、3Dデータ生成など、幅広い応用までを網羅しています。初心者から上級者まで、GANに興味のある方におすすめの一冊です。
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 単行本（ソフトカバー） – 2018/7/21
「ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理と時系列データ処理」は、コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した前作の続編です。本書では、自然言語処理や時系列データ処理を中心に、最先端の技術であるword2vecやRNN、LSTM、seq2seq、Attentionなどを実装レベルでマスターできます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすく解説されており、実際に作ることで理解を深めることができます。定番として世の中のエンジニアによく知られている本です。
BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング 単行本 – 2021/6/28
BERTを使いこなすための入門書『BERTで学ぶ自然言語処理』が登場！Googleが開発した最新の自然言語処理モデルBERTを使いこなし、文章分類、固有表現抽出、文章校正、類似文章検索、データ可視化など、様々なタスクを解くことができます。また、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersや、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリPyTorch Lightningの使い方も詳しく解説しています。実装にはPyTorchが使用されており、Google Colaboratoryでの計算環境を前提としていますので、初心者でも安心して実装に取り組めます。BERTを活用した自然言語処理の実践に挑戦したい方におすすめの書籍です。
技術書の紹介は以上となります．いかがだったでしょうか？これを機に新しいことに挑戦してみませんか？