【Python】CNNのおすすめ本ランキング8選【畳み込みニューラルネットワーク】

深層学習の中でも「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」は人気の手法ですよね。

この記事では深層学習関連の本の中でも、「CNNについて解説しているおすすめ本」を厳選してまとめました。

CNNの本を探している人は参考にしてください。

CNNのおすすめ本ランキング8選

CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の勉強におすすめの本を8冊ご紹介します。

深層学習(MLP)

「深層学習(MLP)」は、いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した本。

基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまで詳しく解説されています。

軽快な語り口で無理なく理解できるので、深層学習(ディープラーニング)を学び始めたい人におすすめの本です。

深層学習

「深層学習」は、AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている本。

深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNNやRNNなどのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで詳しく解説されています。

近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆しており、深層学習の基礎から学べるので、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人におすすめの本です。

TensorFlow開発入門Kerasによる深層学習モデル構築手法

「TensorFlow開発入門Kerasによる深層学習モデル構築手法」は、多くの開発者に支持され、多企業で採用されている本。

第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow・Kerasの基礎、第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を詳しく解説されています。

TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説されているので、深層学習に入門したいエンジニアというような人におすすめの本です。

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、世界各国で翻訳された 機械学習本。

分類/回帰問題から、深層学習/強化学習について詳しく解説されています。

著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学ぶことができるので、機械学習の全般を学びたい熱心な人におすすめの本です。

機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門

「機械学習スタートアップシリーズこれならわかる深層学習入門」は、機械学習や深層学習について理解できるようになる本。

ニューラルネットや、ボルツマンマシンなど、機械学習の研究の最前線について詳しく解説されています。

人工知能の基礎から始め、その仕組みを理論的に丁寧で明快に説明しているので、深層学習の理論を初めて学ぶような人におすすめの本です。

画像認識(MLP)

「画像認識(MLP)」は、画像認識に関する技術について詳しく書かれている本。

最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までを詳しく解説されています。

画像認識に関する技術について詳しく書かれているので、画像認識をこれから始めるような人におすすめの本です。

Excelでわかるディープラーニング超入門

「Excelでわかるディープラーニング超入門」は、AIや深層学習に関心はあるものの、数学や計算式にあまり詳しくない人向けにディープラーニングについて解説した本。

偏微分方程式など難しい大学数学抜きにして、実際にディープラーニングのモデルをEXCELを作ることができます。

簡単な仕組みと実装ワークで構成されているので、ざっくりディープラーニングの概要を理解しつつ、EXCELで手軽にディープラーニングモデルを構築してみたい人におすすめの本です。

ゼロから作るDeepLearning

「ゼロから作るDeepLearning」は、DeepLearningを、作って学ぶ、手で覚えることが重要であることについて書かれている本。

ディープラーニングを理解するために必要な知識が、詳しく解説されています。

DeepLearning は、実戦で学ばないと身につかないので、DeepLearning を作って学ぶ、手で覚えたいような人におすすめの本です。

まとめ

今回は「CNNのおすすめ本」について解説しました。

CNNは深層学習の中でも使い勝手がよく、Pythonのライブラリを用いれば比較的簡単に実装が可能です。

興味を持った人は試し一冊買って実装してみてください。

では、また。