深層学習(ディープラーニング)のおすすめ本ランキング23選！

Alpha Goの登場によって一世を風靡するした「深層学習(ディープラーニング)」。名前は知っているけど、中身がどうなっているかは知らない人がほとんどではないでしょうか。

この記事では、深層学習(ディープラーニング)についての知識を深めて実生活に役立てたい人向けに、「深層学習のおすすめ入門本」を紹介します。

深層学習の本を探している人はぜひ参考にしてください。

深層学習のおすすめ本ランキング24選！

深層学習のおすすめ本を24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。

自己符号化器(オートエンコーダ)など深層学習の基礎的アルゴリズムから、CNN、RNNなど深層学習の実践的アルゴリズムまで詳しく解説されています。

深層学習について体系的にわかりやすくまとめられているので、深層学習(ディープラーニング)の仕組みを基礎から学びたい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。

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。

ゼロから作るDeepLearning フレームワーク編

「ゼロから作るDeepLearning フレームワーク編」は、フレームワーク作りを実践できる本。

ディープラーニングのフレームワークの中の驚くべき技術や、面白い仕掛けなど、実践を通して学べる面白さについて詳しく解説されています。

ただ単に知識を詰め込むだけではなく実践を通して気づくことができる面白さについて書かれているので、より深くフレームワークに触れて理解したいような人におすすめの本です。

深層学習 DeepLearning

「深層学習 DeepLearning」は、AIに使われている仕組みそのものを説明している本。

深層（多段層）ニューラルネットワークの構築や、人工知能について詳しく解説されています。

ニューラルネットワークの構築における、深層学習の理論・応用について書かれてるので、情報系のエンジニア人におすすめの本です。

あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで

「あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで」は、大人気講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化した本。

機械学習の基本や、深層学習の応用など、サンプルを元に実際に動かしながら詳しく解説されています。

各項に練習問題があり自分の習熟度を確かめながら学習できるので、確実に身につけたい初心者や今までやったことを復習したいような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。

PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

「PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」は、PythonでAIや機械学習を活かしたアプリの作り方がわかる本。

Pythonでアプリを作る時の、機械学習やAIの活用の方法やその具体例について詳しく解説されています。

機械学習やAIの活かし方を具体例を交えて学ぶことが出来るので、Pythonでアプリの開発を行っているような人におすすめの本です。

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

「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」は、深層学習の元となる「ニューラルネットワーク」の原理について数学的に解説した本。

ニューラルネットワークを構成する各アルゴリズムの仕組みについて詳しく解説されています。

図解付きで基礎から実践まで学べるので、ニューラルネットワークについて数式から学びたい人におすすめの本です。

最短コースでわかるディープラーニングの数学

「最短コースでわかるディープラーニングの数学」は、ディープラーニングには欠かせない数学を基礎から学べる本。

高校1年生レベルの数学や、数学の相関関係など、数学の必要最低限な知識について詳しく解説されています。

ニューラルネットワークの数学的仕組みから詳しく解説されているので、ディープラーニングをアルゴリズムから理解したい人におすすめの本です。

ベイズ深層学習(MLP)

「ベイズ深層学習(MLP)」は、日本語では数少ない、深層学習とベイズ統計の融合について詳しくまとめられた本。

基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまで、詳しく解説されています。

基礎的理論にはじまり、数式による詳細な解説も多いので、ベイズと深層学習に既に関心のある中級者以上の欲張りな人におすすめの本です。

ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編

「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題について書かれいる本。

word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttentionなど、ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術について詳しく解説されています。

ディープラーニングをゼロから作り、そのためにさまざまなコードを書き、実験を行うことが書かれてるので、音声アプリなどの日本語変換等のシステムの裏側の仕組みの基本を学びたい人におすすめの本です。

深層学習による自然言語処理(MLP)

「深層学習による自然言語処理(MLP)」は、深層学習の利用方法を解説した本。

機械翻訳や、文書要約など自然言語処理の応用について詳しく解説されています。

深層学習の利用方法が解説されているので、自然言語処理の応用を勉強中な人におすすめの本です。

Pythonで始めるOpenCV4プログラミング

「Pythonで始めるOpenCV4プログラミング」は、画像処理、顔検出、USBカメラでのリアルタイム処理、手書き文字認識などの画像認識をPythonで実装する方法を解説している本。

Pythonの人気ディープラーニングライブラリ「Chainer」の環境構築からソースコード、実行結果まで詳しく解説されています。

OpenCVのPython実装はドキュメントが複雑で理解が大変です。Pythonを使った画像認識の辞書代わりになるような一冊が欲しい人におすすめの本です。

音声認識(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

「音声認識(機械学習プロフェッショナルシリーズ」は、音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した本。

「耐雑音」「話者認識」「深層学習」など、音声認識分野について詳しく解説されています。

音声認識の従来手法から最新の研究動向について説明しているので、音声認識技術について興味がある人におすすめの本です。

実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習

「実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習」は、敵対的生成ネットワークの初歩から理解できる本。

敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装までや、Python、Keras言語による実装方法について詳しく解説されています。

実物と区別ができない程のリアル画像を生成するGAN(敵対的生成ネットワーク)の事に書かれてるので、機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングの経験がある人におすすめの本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

「PythonとKerasによるディープラーニング」は、ディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれている本。

ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで詳しく解説されています。

基礎から応用まで、数式を使わずにコードを使った定量的な概念により説明されているので、現実の幅広い問題にKerasを応用できるよう集中的に学習したい、数学の苦手な人におすすめの本です。

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門

「TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門」は、TensorFlowの機能を組み合わせて実践的な深層学習モデルの構築が学べる本。

ニューラルネットワークの基礎や、転移学習を用いたキャプション生成など、データ整形からモデル構築について詳しく解説されています。

Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提としているので、深層学習のチュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたいような人におすすめの本です。

PyTorch実践入門

「PyTorch実践入門」は、ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説している本。

限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法や、訓練済みモデルのデプロイ方法など、『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』について詳しく解説されています。

PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説がされているので、ディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい中級者以上な人におすすめの本です。

PyTorchによる発展ディープラーニング

「つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学べる本。

転移学習や物体検出、異常検知、動画分類などについて詳しく解説されています。

順番にタスクに取り組むことで応用的な手法が身につくので、段階的に知識を学びたい堅実な人におすすめの本です。

Chainer v2による実践深層学習

「Chainerv2による実践深層学習」は、Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る事に書かれた本。

Chainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方など、複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題をこのような問題は勾配法で解く事について詳しく解説されています。。

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作成の仕方について解説されてるので、IT系のエンジニアの人におすすめの本です。

OpenAIGym/Baselines深層学習・強化学習人工知能プログラミング実践入門

「OpenAIGym/Baselines深層学習・強化学習人工知能プログラミング実践入門」は、強化学習ツールキット「OpenAI Gym」を使ってゲームを攻略するAIを作るための手法を解説した本。

さまざまな強化学習アルゴリズムや、学習状況の監視の方法など、人工知能によるゲームの攻略について詳しく解説されています。

最新の研究成果を含む多数のアルゴリズムの特徴と利用方法が学べるので、学生や研究者で機械学習を学びたいような人におすすめの本です。

Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

「Python深層強化学習入門強化学習と深層学習による探索と制御」は、深層強化学習による開発の方法を学ぶことができる本。

深層強化学習の概要や開発手法について詳しく解説されています。

深層強化学習の開発手法についてまで学べることが出来るので、深層強化学習を勉強している学生や、エンジニアのような人におすすめの本です。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」は、Kaggleの最新のものを整理してまとめた本。

特徴量の作り方や、バリデーション、パラメータチューニングなど、Kaggleのより深いところまで詳しく解説されています。

Kaggleの解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されているので、これからデータ分析の知識をより深めるべく勉強中な人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「深層学習(ディープラーニング)のおすすめ本」について解説しました。

深層学習(ディープラーニング)の知識を身につけて、最新技術を研究や実務に取り入れてみてはいかがでしょうか。

では、また。