AI/人工知能の学習におすすめの本/書籍7選
これからAIを業務で使うことになった方、これからAIを使ってキャリアを歩んでいきたいという方でどのように学習していこうか悩んでいる方もいるかと思います。
そこで今回はAIを学ぶために筆者が参考になったおすすめの本/書籍を7冊紹介していきます。
AIとは
AIは、コンピューターや機械が人間のように学習し、推論し、問題を解決する能力を持つ技術です。
AIはデータを分析してパターンを認識し、それに基づいて意思決定を行うことができます。この技術は、自動運転車、スマートアシスタント、推薦システムなど、多くの分野で応用されています。
AI/人工知能の学習におすすめの本/書籍7選
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 ディープラーニングの先にあるもの」はAIの最前線における進歩、特にディープラーニングの可能性と限界、そしてそれが将来社会にどのような影響を与えるかを探求する書籍です。
AI技術の一つであるディープラーニングの基本原理から始まり、これがどのようにして複雑な問題解決能力を持つようになったかを解説します。
また、ディープラーニングが現在直面している技術的な限界と、これらを克服するための可能性について議論し、AIがこれからの社会、経済、倫理にどのような影響を及ぼす可能性があるかについて記されています。
8年前の本ではあるが、今読んでも充分に価値がある。というか8年前に記載された予測が現在の状況にほぼほぼ当て嵌まっていて、説得力が増している。
人工知能の汎用OSの座はChatGPTがかなり優勢な状況だが、オープンソースでは無くなった事で各方面から批判を受けている模様。
ここからひっくり返せるとしたらオープンな技術で、一企業vs世界の有志といく構図を作るしかない。
マンガでわかる人工知能
「マンガでわかる人工知能」はAIの基本的な概念や技術をマンガで解説する書籍です。
AIについての技術的な知識が少ない人や、子供から大人まで、幅広い読者層にアプローチしてAIの理解を深めることを目的としています。
Iの歴史、基本的な用語、そしてどのようにして機能するかについてマンガを通じて紹介します。さらに機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどのAI技術の基本原理を、理解しやすいストーリーとキャラクターで解説しています。
漫画は少しだが、漫画だけでほぼ網羅している。文章もほとんど漫画とかぶっている。各トピックで復習しながら読みすすめるような感じである。これは新しいアイデアかもしれない。漫画が良くできているということか。幅広い年齢層が人工知能について理解することができる。
AI仕事革命 -ChatGPTで仕事を10倍効率化
「AI仕事革命 -ChatGPTで仕事を10倍効率化」は、AI技術、特にChatGPTを活用して仕事の生産性を向上させる方法を探求する実用書です。
ChatGPTとは何か、どのように機能するかについての基本的な紹介から始まり、ビジネスコミュニケーション、データ分析、顧客対応、ドキュメント作成など、多岐にわたる業務でChatGPTをどのように活用できるかについて議論されています。
ChatGPTを用いて業務の効率を大幅に向上させるための戦略とテクニックを紹介し、実際の効果例と共に解説します。
日々、趣味に仕事にChatGPTを使用しているのですがまだ知らない＆使っていない機能がたくさんあることがわかり、ワクワクする一冊です！
気楽にパラパラ眺めるだけでも楽しいので、枕元に置いています。
よくわかる人工知能 最先端の人だけが知っているディープラーニングのひみつ
「よくわかる人工知能 最先端の人だけが知っているディープラーニングのひみつ」はディープラーニングとその応用がもたらすAI技術の可能性について詳細に解説する書籍です。
ニューラルネットワークの構造、学習方法、最適化の技術など、ディープラーニングのコアとなる技術について易しく解説しています。
さらに画像認識、自然言語処理、音声認識など、ディープラーニングが革新をもたらした分野の具体的な事例を紹介しています。
また、AI分野での最新研究や、未来の技術が社会にどのような変化をもたらすかについての展望も記されています。
この分野の素人ですが、興味深く読み進められました。前半はITとしての、後半は脳科学・認知科学としての人工知能が語られています。後半の対談内容は壮大で、未来社会への想像をかきたてられます。人工知能が大体どういう性質のものか、どんなスピード感で発展しているのか、感じとることができました。そして、世の中大変な事になってきたなと、焦りにも似た感情が湧いてきました。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」はAIに関連するプログラミングを行う上で必要とされる数学の基礎知識を解説する書籍です。
線形代数、確率論、統計学、微分積分など、AIプログラミングに必要な数学の基本概念から各数学的概念がAIプロジェクト、特に機械学習やディープラーニングのモデル構築にどのように応用されるかを説明しています。
AIや機械学習の分野に進出したいが、必要な数学的背景が不足しているプログラマーやエンジニアに適しています。
研修用のおすすめ参考書探しの一環で読みました。
「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という題名通り、半分以上の紙面を使って、機械学習に使用される数学の説明をしています。
この本で数学を学べば、大抵の入門書は苦も無く読めるのではないでしょうか？
5,6,7章で、機械学習についての説明が始まりますが、結構飛ばしているような感じも受けます。
初学者にとっては、ちょっと厳しいかもしれませんが、まぁ、1～4章までの数学の知識がついているのならば、機械学習の理論に特化した入門書や専門書で詳しく学べるでしょう。
お勧めです。
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
「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」はディープラーニングの基礎理論から、実際のPythonコードを用いた実装までを一冊で学べる教科書です。
Pythonを用いてニューラルネットワークをゼロから構築する方法を段階的に説明。具体的なコード例とともに、各章で一つの重要なトピックに焦点を当てます。
ディープラーニングに興味がある初心者や、実際に手を動かしながら学びたいエンジニアにとって非常におすすめです。
この書籍は、AIの理論を学習するのにとても良い１冊です。
豊富な理論が例題として収録されており楽しく学習できます。
また、AIはカーナビ・自動販売機などの身近なところで活用されており役立ちます。
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
「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」はPythonを使用して機械学習を実装するためのガイドです。
決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムをPythonでどのように実装するか、またデータの前処理、特徴抽出、モデルの評価とチューニングに焦点を当て、実際のデータサイエンスプロジェクトでの適用方法を解説します。
Pythonを使用して機械学習を学び始める初心者にとっておすすめの本です。
数式は理解できたとは言い難いのですが、Githubから取得したサンプルコードを動かしながら読み進めています。「なぜこうするのか」が大変わかりやすく説明されていてありがたいです。
そして…scikit-learn凄い！！
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