ディープラーニングに関するおすすめ書籍

今回は、ディープラーニングに関するおすすめの本を２冊ご紹介します。

どちらもAIの研究に興味がある学生にぜひ読んで欲しい書籍です。

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

１冊目は「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」です。

（著：斎藤 康毅　出版社：オライリージャパン　2016年）

誤差逆伝搬法や学習のテクニック、CNNなどが分かりやすく解説されています。

この本を読めば、単にアルゴリズムを理解するだけでなく

• なぜ損失関数を使うのか？
• 数値微分ではなく、なぜ誤差逆伝搬法なのか？（なぜ計算量が削減できるのか？）

といった重要なポイントもしっかり押さえることができます。

ゼロから作るDeep Learning 3　フレームワーク編

２冊目は「ゼロから作るDeep Learning 3　フレームワーク編」です。

（著：斎藤 康毅　出版社：オライリージャパン　2020年）

オリジナルのフレームワークDeZeroを作りながら、ディープラーニングやフレームワークについて深く理解していくことができます。

この本は「とにかくすごい！！」です。高度な内容を扱いながらも、とても分かりやすく書かれています。

丁寧に読めば、「ゼロから作るDeep Learning」を読んでいなくても、十分に理解することができると思います。

そして、実は「ゼロから作るDeep Learning 2」もありますが、こちらは十分に読み込めていません・・・。

本の表紙はそっくりですが、「ゼロから作るDeep Learning 3　フレームワーク編」の方が厚いです。（５００ページを超えています。）

気になる方は、ぜひ手に取ってみてください！