【2022年版】AI/人工知能の学習におすすめ本を目的別に40選

• 細かい理論はいいけど、どんなことができてこれからどうなるのか？
• ビジネスに取り入れていきたいけどどうすればいいのか？
• という悩みを持つ方に向けた本を集めました！

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物理学者でドローンベンチャーの経営者でもある著者が、AIの技術動向とその先を、「自動」と「自律」という切り口で語ります。自律ロボットがもたらす未来像など、この先の未来を考えるのに有意義な内容が盛りだくさんの一冊です。

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表題の通り、世界のトップ企業がAIをどんな目的でどのように活用されているのかがまとめられたホントなります。紹介される企業も多岐にわたり、GAFAなどIT企業から、マクドナルドなど食品や小売、ネットフリックスなどエンタメ、AMEXなど金融、BMWなど製造業と一通り網羅しています。ビジネスにどう活用するか？チャンスを模索している方、ぜひ一読を。

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文系人材がAIについて理解し、同活用していくことができるかが分かる本です。

細かな理論はおいておき、どんな種類があり、どんな特徴があるのか「型」として分類します。また、実際に活用するためにAIをどう育ていくのか、具体的なスケジュールの立て方も事例や型にまとめられています。

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こちらも文系のビジネスパーソンに向けたAIの解説書となります。AIの成果と課題、その現状がまとまっています。一方で、CNNやRNNなどAIのアルゴリズムについても触れているため、少し敷居が高くなっています。その分、正確な理解ができるかと思うので、より解像度高くAIについて理解したい方に勧めます。

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みんな大好きマンガでわかるシリーズですね。人工知能とはなにか？なぜ、今のように盛り上がっているのか？これからどうなるのか？AIの歴史と未来、我々はどう向き合っていくべきなのか？を漫画で理解できます。短時間で触りが知りたい方におすすめです。

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こちらは弁護士の方が書いた人工知能のビジネス書になります。法律という切り口からAIに関するビジネスに対してどう向き合っていくべきなのかを記した稀有な本です。経営者や企画に携わる方は、一度は手にとっていただきたい1冊です。

• 実際にAIを作れるようになりたい。基礎から理論を体系的に勉強したいという人におすすめの本を集めました。

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基礎的な理論からわかりやすく図やコードを絡めながら解説しています。私自身、最初の一冊目はこちらの本で勉強しました。

最近の本はフレームワークを使った実装が多いのに対して、こちらでは自分の手でゼロベースで実装をすすめるので、ブラックボックスの部分がほとんどないです。

入門書はまずこれです！

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「Google Colaboratory」というGoogleの提供するWeb上の深層学習の開発環境で機械学習・深層学習・強化学習の基礎知識を一気に学べる本となっています。比較的大規模な機械学習を行おうと思うとGPUを搭載している高価なPCが必要となってきますが、こちらの環境ではそのような準備なしで、PCへの環境構築の手間などもないため非常に始めやすいです。

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こちらはディープラーニングの知識をはかるG検定の公式教本です。資格獲得に向けて勉強している人やビジネスに用いるために要求される知識範囲を把握したい方におすすめの本となります。

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こちらはTensorFlowというGoogleの作った機械学習ライブラリを使いこなして、様々な実装をしてみる本です。基礎は把握したから次は応用をいくつかやってみたい、とにかく早く動くものを作ってみたいという人におすすめの本です。

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機械学習の教本の中でも比較的最新のトピックスに触れているのがこちらの書籍になります。頻繁に改版されていて、ここ数年注目されている注意機構（アテンション機構）という仕組みについても触れており、最新のトレンドをしっかりと追えています。機械学習は日進月歩で進化していますから、このような姿勢の本があるのは頼もしいですね。

• 人工知能や機械学習をしっかりと理解しようとすると、大学レベルの数学の知識がどうしても必要不可欠です。う・・ちょっと苦手なんだよねという人も大丈夫です。そのような人はたくさんいるので本もたくさん出ています。一緒に勉強していきましょう。

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人工知能で大切になってくる「微分」・「線形代数」・「確率統計」について丁寧に解説された本です。後半では、機械学習への応用についても触れています。必要な数学がコンパクトに纏まっている良本です。

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こちらも、「微分」・「線形代数」・「確率統計」について解説している本となりますが、Pythonを用いて実際にグラフを書いてみて理解を深めるというところをコンセプトにしています。グラフにして可視化するという行為は、アルゴリズムの理解でも必須のテクニックなので合わせて身につけたいですね。

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こちらの本は数学のテクニックがどのようにディープラーニングへと発展していくのか、その流れが秀逸でよく練られた本となっています。ゼロベースでストレスなく理解した人におすすめの本となります。

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基礎編で紹介した「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 」のシリーズ本となっています。基礎編に引き続き、ライブラリなどは一切用いず理論と実装を学びます。最期にはかんたんなゲームへの応用を体験できます。しっかり理解したい人はまずこの一冊。

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タイトルの通り、「強化学習を学びたい人が最初に読む」を想定した本となっており、基礎となる機械学習の理論からはじめ、強化学習の4つのアルゴリズムで5つの課題を解きます。その中で、各アルゴリズムがどのような精度を達成できるか確認できる、非常に実践的な本となっています。

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ROSはRobotOperatingSystemのことで、ロボット開発のための機能が詰め込まれたオープンソースの開発プラットフォームとなります。やはり、強化学習の王道は機械制御への応用です。AIを使ってなにかを動かしてみたいという人はこの一冊を読みましょう。

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機械学習のライブラリであるPyTorchを使って、「迷路を解く課題」や「倒立振子」といったロボットでありがちな課題を解きます。また、開発環境はGoogleColabを使うため構築の手間は少ないです。とにかく、なにか作ってみたいという人におすすめです。

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「転移学習」という技術が注目されています。これは、課題Aを学習したモデルを、課題Bに適用して学習し直すと、課題Bをゼロから学習させるよりも効率が良いのでは？という発想になります。

機械学習はなんでもできる魔法のツールのように思われますが、どのくらいのデータを集めて、どのくらいの時間学習させる必要があるのか？というところに目を向けると実用的な課題が見えてきます。そこに向き合うための知恵の1つである転移学習を強化学習に応用したのが本書となっています。

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深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介しています。具体的には、Arduinoという安価で使いやすい基板上でTensorFlowによる深層学習を動かすというものです。実際にものが動く楽しさがある一方で、計算リソースの少ないArduinoでの運用技術もまたノウハウのいる部分となっています。

• 今の「AI」という言葉が流行る以前からもゲームの中では、コンピュータの操作するキャラクターのことをAIなんて読んでいましたね。今では、文脈が追いつき深層学習をつかったコンピュータによる操作も増えてきました。
• 元祖AIには現代のAI技術がたくさん使われています。
• 手応えのあるゲームを作りたいあなたにおすすめの本を集めました。

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ルールベースのAIでどう生きているように見せるか？といった古き良きAIの時代から機械学習を用いたAIまで体系的に学ぶことができます。また、どのような場面でAIを用いるのかという点でも気づきに溢れた名著となります。

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ゲームAIの歴史に始まり、機械学習の基礎、そしてAIの実力を世に知らしめた囲碁AIである「AlphaGO」の話、そして最近のゲームであるMinecraftを学ぶAIについて技術解説をしています。ゲームとAIのか変わりについて俯瞰してみたい方は一読してみてください。

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Unityは大人気のゲーム開発環境ですね。私も何度か触ったことがありますが、直感的でわかりやすいです。そんなUnityでも機械学習に対応した機能であるML-Agentsを実装しました。こちらでは、「テストの自動化」「ゲームバランスの調整」「自然な振る舞いを行うNPCの作成」「特定のプレイヤーの動きを模倣するキャラクターの作成」などを機械学習を用いて実施します。

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こちらFinalFantasy好きはよだれものだと思います。実は、FFXVで実際に使われたAI技術をまとめた論文が「人工知能学会」で賞をとっています。こちらの本はその内容を中心に作中のイラストをふんだんに使って解説をしています。

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ボードゲームのようなストラテジー＆シミュレーションゲームの意思決定AIについてそのアルゴリズムについてまとめた本です。最近ではスマホアプリのなかでボードゲームを実装することも増えてきましたが、その中でCPU対戦を実装するというハードルは意外と高いのかと思います。そのような課題を抱えている方への答えとなる1冊です。

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ディープラーニングを用いて、「犬猫認識」や「数字認識」、「花認識」をRasberryPieマイコン上に実装していきます。様々なライブラリを用いて、比較的かんたんに実装できる方法を教えています。

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犬猫を認識する一般物体認識や顔を検出する物体検出といった課題を解決するための実装について解説しています。ディープラーニングにおける各層の役割を丁寧に解説していて、どのようにすれば認識精度を挙げられるのかという観点で非常に実践的なノウハウが詰まっています。また、「転移学習」や「ファインチューニング」といった最新のテクニックについても触れています。

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画像処理がどんな場所で使われているかから始まり、画像の性質を理解した上で、機械学習の解説を行います。内容はCNNベースのモデルの解説やGANについても触れており、最新とは行かないまでも実用レベルの画像の扱いが学べる良書です。

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画像処理ライブラリの中で最も定番のOpenCVも機械学習に対応しています。OpenCVによるルールベースの画像処理に慣れている方は、使い慣れたライブラリの延長で機械学習を使えるのがいいですね。物体の位置と内容を認識する「物体検出」や一定のルールに基づき画像に色塗りをする「セグメンテーション」と呼ばれるタスクを取り扱えるようになります。

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2022年現在もっとも画像処理分野での成績の良いVision Transformerというモデルを使った画像処理の解説書となります。

その歴史と理論、実装と応用について和文でまとめられた本は、私が確認した限り、現在この本しかありません。

また、Vision and Languageと呼ばれる、画像と言語を複合的に解釈する必要があるようなタスクについても応用例を示しています。これは最先端の研究レベルのもので、例えば向かい合う男女の写真について、「男性が右手に持つものはなんですか？」という問いに答えるような課題になります。

最先端の画像分野に触れたい方はぜひ手にとってください。

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こちらは、物体検出と画像生成について取り扱った本です。オートエンコーダは画像の特徴を抽出するための技術です。こちらをデコーダと合わせることで画像生成器を作ることができます。GANは冒頭でも述べたように画像生成機と判定機を同時に学習させて高精度な画像生成をする技術ですね。非常に丁寧に解説しているため、読破し終わったあとはブラックボックス少なく理解できるかと思います。

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GANの教本となります。一口にGANと言っても、様々なモデルや応用があります。GANを利用した技術を体系的に学びたいという人におすすめの本となります。一方で、論文の内容を引用しているような記述が多いためハードルは高めです。

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こちらもGANの教本で2021年発行とかなり新しい本になります。内容も最新のトピックスを含み、画像の超解像やドメイン変換、動画変換といった実用的かつ先端的な内容を解説しています。

また、サンプルコードはGoogleColabを利用しているため、計算量の多いGANでも、安価な環境で実行が可能です。

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音声認識の歴史に基づいて、どのようなアルゴリズムを経てどのような成果を出してきたかが体系的に理解できます。

音声の解析では周波数解析のためにフーリエ変換などの数学は基礎知識として求められます。数式レベルの理解を行い、コードに実装するという流れを通して音声認識技術を自分のものにしましょう。

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自然音源では、1人の話者が話すのみであることは少なく、背景雑音や複数の話者による対話が行われることがほとんどかと思います。音声認識のアルゴリズムは一人の話者による音声を想定していることが多く、そのような場合に前処理として、この本で取り扱うような音源分離を行う必要が出てきます。音声解析を実用レベルに持ってく上で大事なテーマとなっています。

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数少ない音声合成の教本です。従来から行われてきた「統計的音声合成システム」に始まり、近代の「深層学習による音声合成」について詳細に解説されています。一方で深層学習自体の解説は少ないため、基礎編の本で勉強してから望みましょう。

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基礎編で紹介した「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 」のシリーズ本となっています。基礎編や強化学習編と同様に、ライブラリなどは用いず理論と実装を学びます。

単語を数値に変換するword2vecや時系列データが得意なモデルであるRNNなど、自然言語処理に必要なトピックスがシッカリと抑えられています。

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やや古い本で2012-2015年くらいの自然言語処理の技術についてまとめられた物となっています。これ以降の本で乗っているBERTなどの最新技術はのっていませんが、技術の流れを正しく理解したい方は手にとって見ても良いでしょう。

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2022年現在で最も高い性能を出しているBERTについて、最もわかりやすくまとめられた入門書となります。

どのような流れでBERTができたのか、そしてもととなっているTransformerモデルについても図を用いて丁寧に解説されています。

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自分の手でTransforemer型のモデルであるBERTやGPT2を実装するということをコンセプトにした本となっています。最新のモデルを自分で実装するということでかなりハードルの高い本ではありますが、得られるものは大きいでしょう。