AI、Python、機械学習、ディープラーニングを勉強しています。
実際に読んで勉強してみて、おすすめの書籍と読む順番を紹介します。
まず、機械学習、ディープラーニングとは何か？
これを理解していないと、書籍を読んでも全く理解できません。
理解してないうちに、難しい本を読んでしまって、初めのページから理解できず、躓いてしまった経験があります。
ですので、まずは機械学習、ディープラーニングとは何か？を理解する本を読みましょう。
機械学習、ディープラーニングを理解するためのおすすめの本2冊
機械学習、ディープラーニングを理解するためのおすすめの本を2冊紹介します。
数式も出てこないので、初めに読むのにおすすめです。
①深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版
G検定の勉強のためのテキストですが、分かりやすく細かくまとまっています。
【目次】
試験の概要
第1章 人工知能（AI）とは
第2章 人工知能をめぐる動向
第3章 人工知能分野の問題
第4章 機械学習の具体的手法
第5章 ディープラーニングの概要
第6章 ディープラーニングの手法
第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて
Appendix 事例集 産業への応用
第1章 人工知能（AI）とは
1-1.人工知能（AI）とは
1-2.人工知能研究の歴史
第2章 人工知能をめぐる動向
2-1.探索・推論
2-2.知識表現
2-3.機械学習・深層学習
第3章 人工知能分野の問題
3-1.人工知能分野の問題
第4章 機械学習の具体的手法
4-1.代表的な手法
4-2.モデルの評価
第5章 ディープラーニングの概要
5-1.ニューラルネットワークとディープラーニング
5-2.ディープラーニングのアプローチ
5-3.ディープラーニングを実現するには
5-4.活性化関数
第6章 ディープラーニングの手法
6-1.畳み込みニューラルネットワーク
6-2.深層生成モデル
6-3.画像認識分野での応用
6-4.音声処理と自然言語処理分野
6-5.深層強化学習
6-6.モデルの解釈性の問題とその対応
第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて
7-1.AIと社会
7-2.AIプロジェクトを計画する
7-3.データを集める
7-4.データを加工・分析・学習させる
7-5.実装・運用・評価する
7-6.クライシス・マネジメントをする
Appendix 事例集 産業への応用
A-1.製造業領域における応用事例
A-2.モビリティ領域における応用事例
A-3.医療領域における応用事例
A-4.介護領域における応用事例
A-5.インフラ領域における応用事例
A-6.サービス・小売・物流領域における応用事例
A-7.農林水産業領域における応用事例
A-8.その他領域における応用事例
②図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
1章 人工知能の基礎知識
人工知能とは
機械学習（ML）とは
ディープラーニング（DL）とは
人工知能と機械学習が普及するまで
2章 機械学習の基礎知識
教師あり学習のしくみ
教師なし学習のしくみ
強化学習のしくみ
統計と機械学習の違い
機械学習と特徴量
得意な分野、苦手な分野
機械学習の活用事例
3章 機械学習のプロセスとコア技術
機械学習の基本ワークフロー
データの収集
データの整形
モデルの作成と学習
バッチ学習とオンライン学習
テストデータによる予測結果の検証
学習結果に対する評価基準
ハイパーパラメータとモデルのチューニング
能動学習
相関と因果
フィードバックループ
4章 機械学習のアルゴリズム
回帰分析
サポートベクターマシン
決定木
アンサンブル学習
アンサンブル学習の応用
ロジスティック回帰
ベイジアンモデル
時系列分析と状態空間モデル
k近傍(k-NN) 法とk平均(k-means)法
次元削減と主成分分析
最適化と遺伝的アルゴリズム
5章 ディープラーニングの基礎知識
ニューラルネットワークとその歴史
ディープラーニングと画像認識
ディープラーニングと自然言語処理
6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術
誤差逆伝播法によるニューラルネットワークの学習
ニューラルネットワークの最適化
勾配消失問題
転移学習
7章 ディープラーニングのアルゴリズム
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
強化学習とディープラーニング
オートエンコーダ
GAN（敵対的生成ネットワーク）
物体検出
8章 システム開発と開発環境
人工知能プログラミングにおける主要言語
機械学習用ライブラリとフレームワーク
ディープラーニングのフレームワーク
GPUプログラミングと高速化
機械学習サービス
Pythonの使い方を理解するための書籍（初心者）
初心者がPythonの使い方を理解するための書籍を紹介します。
『Python〇年生』シリーズの書籍は挫折する方が難しくらい、シンプルに説明されています。
実際に動かしてアプリを作ったりして学べるので、動かしていると実感しながら学べるのもおすすめです。
Python1年生は必ず読んで、Python２年生は興味あるものを読むのをお勧めします。
Python3年生は機械学習、ディープラーニングを学べます。
初心者が読んできたいおすすめの本
Pythonの使い方や機械学習、ディープラーニングを理解できたあとに、読んでおきたいおすすめの本を紹介します。
以上、初心者におすすめの本の紹介でした。
この後は学びたいことや作りたいもののイメージが付いたと思いますので、学びたいものに合った書籍を探して勉強してみてください！
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