AIを学べるおすすめの本を教えて!
こういった悩みにお答えします.
本記事の信頼性
- リアルタイムシステムの研究歴12年.
- 東大教員の時に,英語でOS(Linuxカーネル)の授業.
- 2012年9月~2013年8月にアメリカのノースカロライナ大学チャペルヒル校(UNC)コンピュータサイエンス学部で客員研究員として勤務.C言語でリアルタイムLinuxの研究開発.
- プログラミング歴15年以上,習得している言語: C/C++,Python,Solidity/Vyper,Java,Ruby,Go,Rust,D,HTML/CSS/JS/PHP,MATLAB,Assembler (x64,ARM).
- 東大教員の時に,C++言語で開発した「LLVMコンパイラの拡張」,C言語で開発した独自のリアルタイムOS「Mcube Kernel」をGitHubにオープンソースとして公開.
- 2020年1月~現在はアメリカのノースカロライナ州チャペルヒルにあるGuarantee Happiness LLCのCTOとしてECサイト開発やWeb/SNSマーケティングの業務.2022年6月~現在はアメリカのノースカロライナ州チャペルヒルにあるJapanese Tar Heel, Inc.のCEO兼CTO.
- 最近は自然言語処理AIとイーサリアムに関する有益な情報発信に従事.
- (AI全般を含む)自然言語処理AIの論文の日本語訳や,AIチャットボット(ChatGPT,Auto-GPT,Gemini(旧Bard)など)の記事を50本以上執筆.アメリカのサンフランシスコ(広義のシリコンバレー)の会社でプロンプトエンジニア・マネージャー・Quality Assurance(QA)の業務委託の経験あり.
- (スマートコントラクトのプログラミングを含む)イーサリアムや仮想通貨全般の記事を200本以上執筆.イギリスのロンドンの会社で仮想通貨の英語の記事を日本語に翻訳する業務委託の経験あり.
こういった私から学べます.
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目次
AIを学べるおすすめの本
AIを学べるおすすめの本を紹介します.
AIの本質を理解したいあなたにおすすめです!
自然言語処理AI全般
「実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス」は,2022年2月4日に発売した自然言語処理AIを基礎を学ぶのにおすすめの本です.
「機械学習・深層学習による自然言語処理入門 ~scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング~ (Compass Data Science)」は,2020年2月27日に発売した自然言語処理の入門書です.
「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門」は,2021年9月6日に発売した自然言語処理,画像処理,音声処理のフレームワークを学べる本です.
「IT Text 自然言語処理の基礎」は,2022年8月24日に発売した自然言語処理の基礎が学べる本です.
Transformer,BERT
「作ってわかる! 自然言語処理AI〜BERT・GPT2・NLPプログラミング入門」は,2022年1月18日に発売した自然言語処理AIのTransformerを中心にBERTやGPT2を学べる本です.
「BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理 (AI/Data Science実務選書)」は,2022年8月6日に発売したBERTの入門書です.
「BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング」は,2021年6月28日に発売したBERTやTransformerを学べる本です.
「機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発」は,2022年8月25日に発売したTransformersを学べる本です.
機械学習(マシンラーニング)全般
「動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン,自然言語処理,時系列データの予測とデプロイ」は,2022年6月3日に発売した機械学習(マシンラーニング)を学べる本です.
深層学習(ディープラーニング)
「深層学習」は,2018年3月7日に発売した深層学習(ディープラーニング)を誕生の歴史から一通り学べる本です.
「深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」は,2022年1月19日に発売した深層学習(ディープラーニング)を学べる本です.
「ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus)」は,2022年1月8日に発売したディープラーニングを基礎を学べる本です.
「ディープラーニングを支える技術〈2〉 ——ニューラルネットワーク最大の謎 (Tech × Books plusシリーズ)」は,2022年4月21日に発売したディープラーニングのニューラルネットワークを学べる本です.
強化学習(リインフォースメントラーニング)
「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」は,2021年11月20日に発売した強化学習(リインフォースメントラーニング)を学ぶために最初に読む本です.
「ゲームから学ぶAI ——環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界 (Tech × Books plus)」は,2022年7月25日に発売したゲーム向け強化学習(リインフォースメントラーニング)を学びたいあなたにおすすめの本です.
「強化学習(第2版)」は,2022年11月1日に発売した強化学習を一通り学べる本です.
生成モデル:敵対的生成ネットワーク(GANs:Generative Adversarial Networks),拡散モデル(Diffusion Model)
「GANディープラーニング実装ハンドブック」は,2021年2月13日に発売したGANsを学べる本です.
「実践GAN ~敵対的生成ネットワークによる深層学習~ (Compass Booksシリーズ)」は,2020年2月28日に発売した実践的なGANsを学べる本です.
「拡散モデル データ生成技術の数理」は,2023年2月18日に発売した拡散モデルを学べる本です.
推薦システム
「推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド」は,2022年5月9日に発売した推薦システムの実践を学べる本です.
「基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -」は,2022年7月1日に発売した推薦システムの理論が学べる本です.
C++/Python言語(AIのプログラミング言語)
AIのプログラミング言語「C++/Python」が学べるおすすめの本です.
- 江添亮のC++入門
- シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
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まとめ
AIを学べるおすすめの本を紹介しました.
AIの本質を理解したいあなたは是非読みましょう!
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