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はじめに
以前、人工知能(AI)の概要を学ぶための本を紹介しました。
今回はその次のステップを紹介します。
人工知能の概要が分かっただけでは、人工知能に深く関わっていくことはできません。
人工知能の概要を学んだ次のステップとしては、
１、人工知能(AI)を支える理論を詳しく学ぶ
２、Pythonで実装する
この二つが必要になります。
理論を学びながら実際に動かすことで、学習の効率は高まるため、
この二つは同時進行で進めていくことが望ましいです。
今回はPythonの部分に焦点を当てていきたいと思います。
(理論の部分を学べる本も紹介します。)
なぜPythonか疑問に思う方もいるかもしれませんが、現在多くの人工知能はPythonによって実装されています。
今後も人工知能の分野ではPythonが用いられていくことが予想されています。
ですので、人工知能を独学でプログラミングしたいのなら、Python一択です。
今回はPythonの初心者の方、もしくはプログラミング初心者の方が独学で人工知能を実装できるようになるための本を紹介していきます。
もちろん、プログラミング経験者やPython経験者向けの本も紹介しています。
今回は７冊紹介します。
１、２冊目はPython初心者、プログラミング初心者向けの本。
３冊目はPython中級者になるための本。
４、５冊目が今回のメインでもある人工知能(AI)のためのPythonの本です。人工知能の理論と実装の両方を基礎から学べる本です。
６、７冊目は人工知能のライブラリ(TensorFlowとChainer)に関する本です。
Python経験者やプログラミング経験者は１、２、３冊目は飛ばして、４冊目以降を読めば一通り人工知能に関するプログラミングをマスターできます。
Python初心者やプログラミング未経験者も、１冊目から順番にこなしていくことで、人工知能のプログラミングをすることが可能になります。
それでは早速１冊目から紹介していきます！
Pythonの基礎を学ぶための本
まずはPythonの基礎を独学で学ぶ本を紹介します。
Pythonの基礎はもう身についているよ、という人は飛ばしてください。
プログラミング初心者の方は一冊目から、
プログラミングは経験済みだけどPythonは初めてという方は二冊目もしくは三冊目から目を通してください。
１、『Pythonスタートブック』
『Pythonスタートブック』は、全くプログラミングを経験したことがない人におすすめの本です。
プログラミングを始める際に準備するべきこと等も非常に詳しく書かれているため、この本に沿って行えばつまづくことはありません。
図なども使って分かりやすく説明されているので、分厚い本ですが数日あれば読み終わることができると思います。
この本だけではもちろん人工知能のプログラミングができるようにはなりませんが、
初めてプログラミングをするという方はこの本から入ることを強くおすすめします。
Pythonの基礎の部分、そしてプログラミングの基礎の部分をしっかり身につけることができる本です。
２、『実践力を身につける Pythonの教科書』
『実践力を身につける Pythonの教科書』も初心者におすすめの本です。
上記の『Pythonスタートブック』に比べると若干難易度は上がりますが、その分取り扱っている範囲も大きいため、
この一冊をこなすことでPython初級者を脱することができます。
全くプログラミングを知らない人は『Pythonスタートブック』から始めた方がいいですが、少しはかじったことがあるよ、という人は『実践力を身につける Pythonの教科書』から始めることをおすすめします。
また、この本は前半部分で基本をじっくり学んだ後、後半部分ではより実践的な内容を学ぶことができます。
実際に、人工知能と関わる分野である「機械学習」も取り扱っています。
ですので、人工知能のさわりの部分もこの本で学べます。
３、『入門 Python3』
こちらの本はタイトルに「入門」と入っていますが、Pythonでできる様々なことが網羅されています。
本当の入門者、初心者向けの本ではありません。
上記で紹介した二冊のうち一冊を読んでからこの本に取り掛かることをおすすめします。
『入門 Python３』では、Pythonの基本的な部分だけでなく、応用も学べます。
テキストの後半部分ではPythonの様々なライブラリが紹介されています。
今後人工知能分野のプログラミングを進めていく上で、必ず分からない部分にぶつかると思いますが、その際に大事なのが自分でネットで調べて解決する力です。
この本を読むことで、どのように検索したら良いのか、どこに問題が潜んでいるのか、といったことが推測できるようになります。
人工知能分野だけでなく、その他の様々な分野についても解説されているので、今後Pythonを使ってWebサービスを開発してみたいというような人にもおすすめできます。
人工知能(AI)の理論とPythonによる実装を学ぶための本
続いて今回のメインである、Pythonを使った人工知能の実装の部分です！
独学で人工知能の理論を学びながら、Pythonを使って実装する本を紹介します。
上記の三冊をこなした方、もしくはPython経験者の方は難なく読める本です。
ただここからは多少の数学の知識も必要になります。
（人工知能の勉強をする際、数学に難ありの人はこちらの記事を読んでみてください。）
４、『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』
ここからがいよいよ人工知能（AI）のプログラミングのメインとなる部分です！
『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』は、人工知能を学ぶための最適な本です。
本のタイトル通り、理論と実装の両方を学ぶことができます。
外部のライブラリ(TensorFlowやChainer)を用いれば、ディープラーニングを用いた簡単な人工知能は作ることができますが、ライブラリを使うだけではその中身が分からず、うまく使いこなすことはできません。
それらのライブラリを使用するためにも、人工知能がどのような仕組みで動いているのか、どのように実装されているのかを理解することは非常に大事です。
この本ではライブラリに頼らず、自分自身でディープラーニング、人工知能を作り上げていきます。
ですので、そのディープラーニングの原理や人工知能の原理を深く理解できます。
人工知能(AI)の分野に携わっていきたいなら、その原理を理解することは確実に必要な知識となります。
『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』を読めば、その知識を身につけることができ、今後人工知能を開発していく際に必ずためになります。
最低限の数学の知識とPythonの知識があれば、途中でつまづくこともなく読めます。
(線形代数や微分・積分などをゼロから学ぶための本は別の機会に紹介します)
人工知能プログラミンをしてみたいという人は必ず読むべき一冊です。
というか、人工知能のプログラミングを独学で学ぶ人のほぼ全ての人がこの本を読むと思います！
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
５、『深層学習』
こちらの本はPythonの本というよりは、人工知能の理論を学ぶための本です。
上記で紹介した『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』は人工知能の理論とPythonによる実装を同時に学ぶことができますが、
『深層学習』は理論に焦点を当てた本です。
『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』よりもさらに一層詳しく人工知能に関わる分野の理論が書かれています。
この本は人工知能のプログラミングを進めていく上で、理論的につまづいた際に読むべき本です。
とりあえずはこの本を読まなくても『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』を読めば基本的な理論の部分は問題ないかと思います。
今回のPythonで人工知能を実装する、という趣旨から少し外れてしまいましたが、
もし理論の部分でつまづいたらこんな本もあるよ、という意味も込めて紹介しました。
人工知能(AI)の外部ライブラリを使用して実装するための本
ここまで紹介してきた本を読めば、人工知能の基礎的な部分はマスターできているはずです。
ここからはさらに応用の部分を独学で学ぶための本を紹介してきます。
人工知能を用いて何か新しいことを、新しいものを開発したい際に、もちろん一から全てのコードを全て書くことも可能です。
しかし、この世の中にはライブラリという非常に便利なものがあります。
そのライブラリを使用すれば、一からコードを全部書かなくても、比較的簡単に実装することができます。
Pythonの基礎と人工知能の基礎が身についていれば、人工知能の外部ライブラリを使うことができます。
現在、人工知能のライブラリとして有名なライブラリが二つあります。
それがGoogleが開発したTensorFlow(テンソルフロウ)と日本産のChainerです。
どちらも他のライブラリに比べると使いやすく、また使用者も多いです。
ですので、どちらのライブラリを使用しても、将来的にも問題ないと思います。
ライブラリを使いこなせれば、人工知能を実装、開発、使いこなすことができます。
独学で達する最上級のレベルだと思われます。
ぜひこのレベルまで達して欲しいです。
それでは早速TensorFlowの本から紹介していきます。
６、『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~』
まずはGoogleの開発したTensorFlowを使いこなすための本を紹介します。
その本が『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説』という本です。
こちらはTensorFlowを用いて人工知能を実装していく方法が詳しく書かれています。
TensorFlowを使うとどのようなことができるかが幅広く解説されています。
人工知能を開発するために初めて外部ライブラリを使用するよ、という人におすすめです。
ぜひ読んでみてください。
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~
７、『Chainerによる実践深層学習』
こちらの本では日本の会社が開発した人工知能のライブラリであるChainerに関する本です。
Chainerを使ってどのように実装するのかというのが詳しく説明されています。
Chainerを用いて人工知能を実装してみたいという方におすすめです。
この本を読む前に、上記で紹介した『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』を読んでおけば、この本も難なく読み進めていけます。
Chainerを選ぶか、それともTensorFlowを選ぶかは迷うと思いますが、もしChainerを選んだらこの本を読むべきです。
まとめ
今回は独学で人工知能をPythonで実装するための本を紹介しました。
Python初心者の方は一冊目から、そうでない人は三冊目から読んでいくことで確実に人工知能のプログラミングを身につけることができます。
一人でも多くの方が人工知能分野に関わっていくことを願っています！