【2021年版理系大学院生が選ぶ】 AI・機械学習の書籍5選。

機械学習

こんにちわ、ワタルです!

今回は、大学院で人工知能研究を行っている僕が、
AI・人工知能のおすすめ本をレベル別に紹介していきます!

【2021年】失敗しない!AI・人工知能の書籍5選。

さて、結論は下記5つの書籍がオススメです。

  • ビジネスマン向け|『AIにできること、できないこと』
  • 文系大学生向け |『人工知能は人間を超えるか』
  • 理系大学生向け |『しくみがわかる深層学習』
  • エンジニア向け |『scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』
  • 研究者向け|『パターン認識と機械学習 上下』

AIや人工知能に興味を持っている方は必見の5冊ですので、ぜひご覧ください。
それでは、いきましょう。

ビジネスマン向け |『AIにできること、できないこと』

一冊目は、『AIにできること、できないこと ビジネス社会を生きていくための4つの力』ですね。

この書籍では、ビジネスで人工知能を活かすために、現在のAIに何ができて何ができないのかを、分かりやすく解説しています。

1章 そもそもAIとはなにか
2章 AIの実態
3章 AIの中身
4章 AIのビジネスでの活用
5章 未来

など、 長年AIビジネスに関わってきた筆者が語る、ビジネスのリアリティは本物です!

人工知能(AI)で、あなたのビジネスセンスを飛躍的に伸ばすオススメの1冊となっております。

著者がコンサルタントであるため、実例を踏まえつつ、
AI業界を網羅的にわかりやすく整理してくれています。

さらに、人気なビジネス書であるため、最先端の情報もカバーした続編も出版されています!

文系大学生向け |『人工知能は人間を超えるか』

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

人工知能は人間を超えるか』は、人工知能研究で名高く、日本トップ研究者の著者によって執筆されています。

これまで人工知能の研究が歩んだ歴史を丁寧にたどり、この先の未来像や起きうる問題までを紹介しているので、楽しく読み進めることができます。

序章 広がる人工知能―人工知能は人類を滅ぼすか
第1章 人工知能とは何か―専門家と世間の認識のズレ
第2章 「推論」と「探索」の時代―第1次AIブーム
第3章 「知識」を入れると賢くなる―第2次AIブーム
第4章 「機械学習」の静かな広がり―第3次AIブーム1
第5章 静寂を破る「ディープラーニング」―第3次AIブーム2
第6章 人工知能は人間を超えるか―ディープラーニングの先にあるもの
終章 変わりゆく世界―産業・社会への影響と戦略

など、 多くの研究者たちにより洗練された、「人工知能」の過去・現在・未来は必見!

人工知能というテーマを、より具体的に感じられるようにおすすめの1冊です!

理系大学生向け |『しくみがわかる深層学習』

しくみがわかる深層学習

しくみがわかる深層学習』は、深層学習(ディープラーニング)の仕組みを、ベクトルや微分などの基礎数学から丁寧に解説し、高校生の数学でもわかるように深層学習を理論的に解きほぐしています。

1. 深層学習とは
2. 機械学習で使う用語
3. 深層学習のための数学入門
4. ニューラルネットワークはどのような構造をしているか
5. ニューラルネットワークをどう学習させるか
6. 畳み込みニューラルネットワーク
7. 再帰型ニューラルネットワーク
8. 深層生成モデル
9. おわりに

など、基礎的な数学から最新の機械学習手法までを徹底解説されていて、
人工知能を理論的に理解したい人におすすめの1冊です!

さらに、同じ著者によりベイズ統計から機械学習を解説した本も出版されています。
こちらは深層学習の裏で密かに注目を集め始めている「ベイズ理論」について、同じく基礎数学から理解できる1冊です!

しくみがわかるベイズ統計と機械学習

エンジニア向け |『scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』は、いかに機械学習プログラムを実装するかに焦点を当てた良書です。

また、機械学習プロジェクトの流れやデータからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの前処理の基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。

第I部 機械学習の基礎

1章 機械学習の現状
2章 エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
3章 分類
4章 モデルの訓練
5章 サポートベクトルマシン(SVM)
6章 決定木
7章 アンサンブル学習とランダムフォレスト
8章 次元削減

第II部 ニューラルネットワークと深層学習

9章 TensorFlow を立ち上げる
10章 人工ニューラルネットワーク入門
11章 深層ニューラルネットの訓練
12章 複数のデバイス、サーバーを使った分散TensorFlow
13章 畳み込みニューラルネットワーク
14章 再帰型ニューラルネットワーク
15章 オートエンコーダ
16章 強化学習

など、エンジニアなら誰もが気になる点を丁寧にコード付きで解説されています!

実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた、機械学習を学びたいエンジニア必見の1冊です。

さらに、これは英語版だけですが、TensorFlow2に対応した第2版が販売されています。

英語自体は簡単で、僕でもスラスラ読むことができました。
エンジニアの英語勉強にも、最適な1冊です!

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

研究者向け |『パターン認識と機械学習 上下』

パターン認識と機械学習 上
パターン認識と機械学習 下

パターン認識と機械学習』は、、、もはや多くを語る必要はないでしょう。

機械学習の聖書であるこの本は、機械学習の真の理解には欠かせない理論をまとめています。

第1章 序論
第2章 確率分布
第3章 線形回帰モデル
第4章 線形識別モデル
第5章 ニューラルネットワーク
第6章 カーネル法
第7章 疎な解を持つカーネルマシン
第8章 グラフィカルモデル
第9章 混合モデルとEM
第10章 近似推論法
第11章 サンプリング法
第12章 連続潜在変数
第13章 系列データ
第14章 モデルの結合

など、これでもかというほど徹底した理論の解説!

機械学習研究をする上では、必ず読んでおきたい1冊です。

まとめ

『失敗しない! AI・人工知能の書籍5選。』いかがでしたか?

ぜひ、気になるAIや人工知能の本を読んで、
あなたの人生に役立ててみてくださいね!

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