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人口知能プログラミング を学ぶ上でおすすめの本6選

人工知能が身近になるにつれて、機械学習やプログラミング方法について解説した本も増えてきました。そういった本に興味を持っている方も多いことでしょう。

 

しかし、今使われている人工知能の技術を支える機械学習とは、統計学に基づく高度な数学的手法を使うなど、誰でも簡単に理解できる内容ではありません。

 

また、膨大なデータを活用する機械学習のプログラミングには、数値計算に特化したプログラム言語を使うなど、従来のソフトウェア開発とは違ったテクニックも求められます。

 

そこで今回は、機械学習を中心とした人工知能と、それを実現するためのプログラミングを学びたい方のためにおすすめの本をご紹介します。

 

人工知能をプログラミングするとは

人工知能を使ったサービスを利用すると、あたかも人と話しをしている気になりませんか。

 

こういったサービスは、人工知能を実現する方法の一つ、機械学習を利用してプログラミングされたものです。

 

なお、この機械学習を実現するために、何か特別なコンピュータが必要ということはありません。

 

一般的によく使われるサーバーと、そこで動作するプログラムによって実現できます。

 

実際に、クラウドなどで多くの人工知能を使った仕組みが動作しており、人工知能を作るプログラマーが増えています。

 

そのため、ここ数年、人工知能、とくに機械学習をプログラミングする方法を解説した本が増えました。

 

今の人工知能の正体は機械学習

今よく利用されている人工知能の多くが機械学習によって実現されていますが、これは、簡単に言えば統計などの数学の公式を使って、調べたいものの特徴を自動的に算出させる方法です。

 

そのため、プログラミングと相性が良く統計や行列などの計算に特化したプログラム言語がよく利用されています。

 

ただし、ゼロから機械学習を本格的に学ぼうと思ったら、大学でデータサイエンスを専攻するくらいの覚悟が必要です。

 

また、機械学習のプログラミングを仕事にしようと考えているのなら、最低限、機械学習の考え方を理解しておきましょう。

 

機械学習のプログラミングのやり方とは

機械学習を専門に学んだ方で、高度なプログラミングもできる方はごく少数です。

 

例えば、大学で統計を研究している方は、統計学で使われる方程式をそのままプログラムに書き、欲しい結果を算出しています。

 

そして、そういった書き方ができるプログラミング言語の代表がPythonです。

 

さらに、今、世の中で使われている人工知能の多くは、これと同じような方法で実現されています。

 

そのため、プログラマーなどのITエンジニアでも原理さえ理解できれば、専門家が使っているのと同じPythonを利用してプログラムを作れます。

 

そのため、人工知能を扱うITエンジニアは増えており、その入門に本で学ぶ方もたくさんいます。

 

機械学習のプログラミングは本でも学べる

先程も触れたように、機械学習を用いた人工知能を実現するプログラムには、機械学習のプログラミングに適したPythonが用いられます。

 

そして、Pythonの文法は、一般的に使われるプログラム言語と大差なく、むしろ簡単です。

 

そのため、本やWeb上の学習サイトで学ぶことが可能です。

 

なお、機械学習では膨大な量のデータが扱いますが、一般的な言語でそういったデータを扱うプログラムを書くのはベテランのプログラマーでも難しいことです。

 

しかし、Pythonでは比較的簡単に扱えるので、プログラミングの経験の少ない大学の研究者もよく利用しています。

 

そして、Pythonは、最近の人工知能の流行で注目されたことで、文法を解説した入門本も多数出版されています。

 

さらに、Pythonを使った機械学習の入門書も良書が多いので、こういった本で人工知能のプログラミング方法を学んでみてはいかがでしょうか。

 

人工知能プログラミングに関するおすすめの本

今、人工知能のプログラミングを本で学ぼうと思ったら、その基礎となる統計学や機械学習について、どれだけ理解できるかがポイントです。

 

残念ながら、統計学や機械学習は、本を一冊読んだくらいでは、理解できないかもしれません。

 

その場合は、自分に合う本を探して、いろいろ読んでみると良いでしょう。

 

また、人工知能のプログラミングには、プログラム言語のpythonが使われます。

 

これは、数値計算用の機能やライブラリが充実しているからです。

 

また、文法が簡単で習得しやすいという点も使われる理由です。

 

そのため、文法などを解説した本よりも、数値計算ライブラリの使い方を中心に学びましょう。

 

ITエンジニアのための機械学習理論入門

今使われている人工知能システムは、機械学習の理論を活用しています。

 

そして、この機械学習とは、統計学などの数学的な手法で、自動的に膨大なデータから特徴をつかみ、それを法則化する方法です。

 

なお、膨大なデータから特徴をつかむ方法は、一つではありません。人工知能をプログラミングするためには、幾つかの手法を試してみて、最も良い方法を選ぶことも重要です。

 

そして、そのためには機械学習に使われるアルゴリズムを理解していなければなりません。

 

この本は、これから機械学習に取り組むプログラマー向けに、機械学習に使われる理論を解りやすく解説しています。

 

データサイエンスのための統計学入門

オライリーの専門書は、元々アメリカの専門家が書いているので書かれた内容はレベルが高いものの、翻訳のためか難しい表現が多く読みにくいのが特徴です。本書も、そういったオライリーの専門書らしい一冊です。

 

内容はタイトル通り統計学の解説がメインですが、機械学習で使われることを前提に書かれているので、機械学習のプログラミングの参考書としても最適です。

 

なお、機械学習を用いた人工知能では、データの分類、分析、モデル化、予測といった統計学の手法が欠かせません。

 

この本では、そういった統計学の基礎と、機械学習への応用方法を解説しています。

 

ゼロから作るDeep Learning

本書は、ディープラーニングや機械学習に関心を持つ多くの方が読んでいる人気の本です。

 

そして、その内容は、プログラム言語Pythonを用いてプログラミングしながら学べるように作られていることから、プログラマー向けの入門書とも言えます。

 

なお、ディープラーニングとは、人の神経の働き、すなわちニューラルネットワークを使った機械学習による人工知能を実現する方法です。

 

この本では、そういったディープラーニングを、プログラムを読みながら学べるように作られています。

 

Pytonではじめる機械学習

本書は、機械学習プログラミングで使われることの多いオープンソースのライブラリ「Scikit-learn」を使った機械学習の入門書です。

 

なお、「Scikit-learn」はプログラム言語Python向けのライブラリであり、本書ではPythonのソースコードを示して、その使い方を解説しています。

 

ただし、入門書と言っても機械学習の基礎から解説しているのではなく、「Scikit-learn」の使い方を
具体的に紹介した実務的な内容が欠かれています。

 

そのため、既に機械学習による人工知能の基礎を学んだ方が、より実践的な考え方を学ぶのに適した本です。

 

PythonとKerasによるディープラーニング

先程紹介した「ゼロから作るDeep Learning」は、プログラムのソースコードを用いて解説した本でしたが、本書はディープラーニングのチュートリアルをやりたいと考えている方向けの本です。

 

なお、タイトルにもあるKerasとは、ニューラルネットワークをプログラムから利用するためのライブラリです。

 

プログラム言語Pythonで書かれており、ニューラルネットワークを用いた人工知能では、必ずといっていいほど使われています。

 

なお、既に機械学習の基礎知識を身に付けた方向けにかかれているので、本書を読み進める前に、機械学習の基礎を学んだ後からチャレンジしてみてください。

 

[第2版]Python 機械学習プログラミング

プログラム言語Pythonを使った機械学習による人工知能の実装方法や理論を、体系的に学べる良書です。

 

なお、Pythonを用いて機械学習のシステムを構築するには、そのためのライブラリが欠かせません。

この本では、そういったライブラリの活用方法や、ディープラーニングのライブラリを活用する手法まで解説しています。

 

ただし、この本も、専門用語が多用されているなど、機械学習の基礎を学んでいないと読み進めません。本気で機械学習に取り組もうと考えているプログラマーにおすすめの本です。

プログラミングより理論や考え方を学ぼう

プログラマーが人工知能のプログラミングを本で学ぶ際、PythonやR言語など、使われれいるプログラム言語を注目しがちです。

 

しかし、そういった言語は、機械学習のライブラリを活用するための仕組みであり、重要なのは機械学習の理論や統計などの数学的な考え方です。

 

今回ご紹介した本を活用して、機械学習とは何かを学んでください。

 

なお、今回ご紹介した本は、全くの初心者の方には難しいと感じるかもしれません。

 

そのような方は、もっと基礎的なことを解りやすく解説した本も出版でれているので、そういった本で学んでから、今回紹介した本を読まれると良いでしょう。

公開日:2019.04.12

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