【Python・深層学習入門】おすすめの本・動画教材7選|ディープラーニング・AI開発のプログラミングスキル習得支援

こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です!

こんな方におすすめ!
  • 人工知能(AI)開発に興味があり、Pythonを用いてできるようになりたい!
  • AIエンジニア・データサイエンティストになりたい!
  • ディープラーニング(深層学習)プログラミングスキル習得に向けた、おすすめ学習教材を知りたい!
目次

ディープラーニング(深層学習)とは?

ディープラーニング(深層学習)とは、画像分類や音声認識、自然言語処理、その他予測タスクを人間の代わりに実行できるように、コンピューターに学習させる機械学習手法の一つです。

ディープラーニングの概要について詳しく知りたい方は、こちらをご覧下さい。

後述では、深層学習理論に加え、PythonベースのAI開発におけるプログラミングスキルを取得したいと考える方向けに、おすすめの教材を紹介します。

おすすめな本5選|ディープラーニング・Pythonプログラミング

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書籍名ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装はじめてのディープラーニング2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク、VAE、GANPythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術PythonとKerasによるディープラーニング現場で使える!Python深層学習入門Pythonの基本から深層学習の実践手法まで
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価格¥3,740¥3,080¥3,740¥4,268¥3,520

人工知能(AI)開発・深層学習プログラミングスキル習得に際して、おすすめの本を以下ご紹介します。

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

ポイント
  • ディープラーニングを本格的に学習したい初学者向け!人工知能を作りながら学ぶがモットーの教材。
  • 手を動かしながら学習できるため、高いスキル定着度が期待できる。
  • 外部ライブラリに頼らずに、ディープラーニングモデルを作ることに特化。そのため、ディープラーニングにおける学習プロセス・予測等の流れを正確に理解できる。
  • 実践に役立つ内容も豊富。ディープラーニングモデルの性能向上に向けた方法論は実践でも役立つものばかり!例えば、ハイパーパラメータチューニング、重みの初期値、Batch Normalization、Dropoutなどの丁寧な解説あり。

はじめてのディープラーニング2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク、VAE、GAN

ポイント
  • オンライン学習プラットフォームUdemyの人気講師が手がけた深層学習の優良本!
  • ディープラーニングの勉強は原理や数式などつまずくポイントが多い。図解を用いて分かりやすく、挫折しないような丁寧な解説がある。
  • 自然言語処理や時系列モデルとして用いられるRNNや、深層学習生成モデルのVAEやGAN等の構築を実践プログラミング学習の一環として体験できる。

PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術

ポイント
  • ディープラーニングを学習する前に習得したいAI技術という観点で発行された入門書籍。
  • 教師あり学習・教師なし学習・教科学習、分類・回帰問題、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理、画像認識など、このような言葉の理解が怪しい方におすすめ!
  • 上記はディープラーニングを学ぶ上で必須となる知識。事前に理解しているのが好ましい。
  • ディープラーニングの勉強前、または同時並列で勉強する際に合わせて持っておきたい書籍。

PythonとKerasによるディープラーニング

ポイント
  • Kerasを用いたディープラーニングモデル開発に特化した書籍。
  • 深層学習フレームワークとして非常に人気の高いKerasの開発者が実際に手がけた優良書籍!
  • ディープラーニング初学者におすすめ!
  • 数学的な記述を避け、代わりに概念図とコードを使った説明が多いのが特徴。読者の途中挫折を避けるための丁寧な解説も豊富。
  • コンピュータビジョン、自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析等をディープラーニングの代表的なアルゴリズムも本格的に学べる。

現場で使える!Python深層学習入門Pythonの基本から深層学習の実践手法まで

ポイント
  • ディープラーニングに興味があるPython初学者におすすめ!
  • ディープラーニングの基礎知識が集約されており、図解や解説も丁寧で分かりやすい。
  • Pythonの基礎文法の解説も豊富。Pythonプログラミングから学習したい方にもおすすめできる。
  • 実践的な内容として「画像処理分野」が特に充実!0から構築する画像分類モデルや、転移学習を利用した画像AIの開発手法が学べる。
  • さらに、Google Cloud Platform(GCP)をもとに深層学習モデルをデプロイする方法も言及あり。AI開発の流れもイメージしながら学習が進められる。

おすすめ動画教材2選|ディープラーニング・Pythonプログラミング

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ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-

続いて、AI・ディープラーニングのおすすめの動画教材を以下ご紹介します。

※Udemyの動画価格は普通価格と割引価格が異なるため省略。以下のリンクから直接参照ください。

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

リンク先:

ポイント
  • ディープラーニングを学びたい初学者向け!
  • 深層学習の原理が正確に理解できるよう、外部ライブラリを用いず、手を動かしながら学べるコンテンツ設計となっている。加えて、ディープラーニングモデルを0からプログラムし、最終的にフルスクラッチで開発できるようになることを目指した講座である。
  • 実践的な開発スキルとして、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたAIモデルが開発できるようになる。 

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング CNN RNN 人工知能Webアプリの構築

リンク先:

ポイント
  • PyTorchを用いたディープラーニングモデル開発に特化した書籍。
  • AIモデルを搭載したWebアプリが作成できるようになることを目標とした教材
  • 開発現場ですぐに活かせる実践スキルが習得できる
  • 画像系AIによく用いるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)、時系列分析で用いるRNN(再帰型ニューラルネットワーク)など代表的なアルゴリズムが学習できる

PyTorch(パイトーチ)とは、Meta AI(旧Facebook AI Research)が開発したPythonベースの深層学習(ディープラーニング)のフレームワークです。

2017年にオープンソースとして公開された比較的新しいライブラリであるにも関わらず、近年ではGoogleのTensorFlow、Kerasと匹敵するほどの人気を集めています。

PyTorch特化の学習にも興味がある方は、こちらの記事でおすすめ教材を紹介しています。合わせて

【参考】Udemyとは

公式HP;

Udemyは世界最大級のオンライン学習プラットフォームで、世界中の学びたい人と教えたい人を繋ぐ動画サービスです。米国Udemy,Inc.が運営しており、日本ではベネッセが事業パートナーで協業しています。

Udemyを活用して下記のような多彩なテーマを学習することができます。

  • IT(IT資格勉強、プログラミング、Web・アプリ開発等)
  • デザイン(ウェブデザイン、UXデザイン、グラフィックデザイン等)
  • ビジネススキル(営業、ビジネス戦略、マインドセット等)
  • 会計(財務分析、会計・簿記等)
  • マーケティング(Webマーケティング、SEO、広告、SNS)

【参考】AI・機械学習における配信情報まとめ

当サイトではAI・機械学習における「基礎」から「最新のプログラミング手法」に至るまで幅広く解説しております。また「おすすめの勉強方法」をはじめ、副業・転職・フリーランスとして始める「AI・機械学習案件の探し方」についても詳しく言及しています。

【仕事探し】副業・転職・フリーランス

【教育】おすすめ勉強法

【参考】記事一覧

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