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人工知能(AI)を学ぶ上でオススメな本10選!

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ウマたん
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本記事では、人工知能(AI)を学ぶ上でオススメな本を紹介していきます!AIと一言でいっても範囲が広いので、概念や将来を語る・ビジネスサイドから語る・技術サイドから語るの3点に分けてまとめていきますよー!

こんにちは!デジタルマーケターやらデータサイエンティストみたいなことを事業会社でやっているウマたん(@statistics1012)です!

最近は、いかに自社の事業にAIを絡ませていくかみたいな話を仕事でよくしています。

人工知能(AI)というと何でも出来そうなイメージがありますが、それはまやかし。

しっかり人工知能(AI)について理解を深めていくことが大事です。

この記事では、そもそも人工知能(AI)とは何なのかというところからAIを勉強するのにオススメな書籍を紹介していきたいと思います!

ウマたん
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これからの世の中においてAIの理解は必須だ!

そもそも人工知能(AI)とは?

様々な場で使われているAIという言葉ですが、実際にどのような定義で使われているのかご存知でしょうか?

人工知能(AI)と聞くとディープラーニングを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか?

しかしディープラーニングが登場したのは2006年であり、人工知能という言葉はそれよりもずっと前からある言葉。

必ずしも人工知能(AI)=ディープラーニングとは言えないのです。

よく言われるのが、人工知能(AI)の中に機械学習がありその中にディープラーニングがあるという構造。

人工知能(AI)という言葉自体は1950年代からあるんです。

AIには実は第1次~第3次ブームがあり、現在はその第3次ブームであると言われています。

第1次ブームではルールベースのアルゴリズム、第2次ブームではニューラルネットワーク、第3次ではニューラルネットワークを深層化したディープラーニングが中心になっています。

このようにAIは人によって捉え方が違うため、軽々しく使ってはいけないのです。

AIに関してもっと詳しく以下の記事でまとめています!

人工知能(AI)とは?ビジネスに活かすためにはどうすればよいのか? こんにちは! ウマたん(@statistics1012)です。 大学院時代は統計科学を専攻しており、現在は消費財メー...

人工知能(AI)を勉強する上でオススメな本

それでは早速そんなAIに関する書籍についてまとめていきます!

しかし、AIを勉強するとはいえ定義は広いし色々な観点からの勉強があると思います。

そこでこの記事では、以下の3つに分けて見ていきたいと思います。

・AIの概念や将来を語る本
・AIをビジネスサイドから語る本
・AIを技術サイドから語る本

基本的には上から順番に読んでいくとよいでしょう!

まずAIの概念について学び、どのようにビジネスに落とし込めるのか学び、最終的には技術について学ぶ。

AIの理解をどこまで求めているかにもよると思いますが、そんな流れになると思います。

AIの概念や将来を語るオススメ本

AIとはなんぞやについてまずは知っておくべきでしょう!

深い洞察の得られる書籍をまとめておきました。随時追加していきます!

AIの衝撃

非常に分かりやすく、かつ鋭い視点でAIについて述べている書籍です。

筆者の視点が非常に勉強になるので一読しておくことをおすすめします。

今人間は、人間の脳を模倣して人工知能を実現することを目指してますが、人間の脳を完全に模倣しようとしても達成できず思わぬブレークスルーによって人工知能が実現できる可能性があります。

なぜなら、過去人間は鳥を模倣して空を飛ぼうとしてきましたが幾度となく失敗した経験があるからです。

結局、羽を上下にはばたくような動作は必要なく揚力という力を使って飛行機を実現しました。必ずしも生物の仕組みを模倣することがすべてではないと筆者は言います。

また、AIは人間の脅威になるかという議論が様々なところでなされていますが、筆者はどちらかというと楽観的に見ているようです。

AIが地球上での人間生活のほとんどのことを代用してくれるようになると人類が次に目指すべきは宇宙です。

AIによる完全自動化は宇宙進出のための第1歩であると考えているようです。

今までのAIの話からこれからの展望まで非常に分かりやすく理解できるので、読んでみてください!

人工知能は人間を超えられるか

人工知能の第1人者である松尾豊教授の書籍

人工知能・AIに関して、分かりやすく簡単に教えてくれます。

特別、統計学に関する知識などは必要ないのでとっつきやすく読みやすいと思います。

AIの台頭を牽引している手法ディープラーニングに関連する話が多いです。

特徴表現ができるようになったことが大きなブレークスルーであるという話が面白いです。

今までは、変数を持ってくるのは人間であり、それを解析してくれるのがコンピューターでした。解析手法は人間が決めます。これがいわゆるデータサイエンティストの仕事です。

そして、そのデータをどのように加工し変数を持ってくるのかという仕事が、実は大変でかつアウトプットの質の大部分を決めてしまいます。

ところがディープラーニングはその変数を持ってくるというところも自分でやってしまうんです。

だからこそ、ここまでのブレークスルーが生まれました。

たとえば、画像データがあった場合、従来は人間がその画像のデータの特徴を変数としてとってきます。しかし、それは人間の直観や洞察力に依存してしまいますね。

しかし、ディープラーニングは画像データを大量に与えてやることにより、それらの画像データから共通因子を作り出し特徴量を自分で算出するんです!

でもこれは実際のところ、昔から使われている統計学の1手法である主成分分析を繰り返したものとほぼ同等の考え方で・・

ある程度多くの書籍に目を通してAIについて理解している人にとってはそれほど新しい情報はなく退屈かもしれませんが、もしAIなどについてまだあまり詳しくなければ一度目を通しておいて欲しい書籍です!

日本再興戦略

起業家であり大学教授でありメディアアーティストという複数の顔を持つ落合陽一の著書「日本再興戦略」

この本では、落合陽一の考えるこれからの日本が語られます。

AIに限った話ではありませんが、個人的にはこの本で落合陽一が言っていたAIと日本の共存が非常に興味深かったのでAIに興味のある方には是非読んで欲しい。

日本は全世界で最も少子高齢化が進んでいます。そのため、加速度的に労働力が失われ養わなくてはいけない層が増えている。

そこで必要になるのがAI。日本ではAIの導入が比較的スムーズに進むのではないかと落合陽一は言います。

労働力が十分ある国では、労働力→AIに代わる上で大きな抵抗が起きることが予想されます。

そのためAIの導入はスムーズに進まない。

そういう意味で日本の少子高齢化はAIという文脈から考えると強みであると。

日本がAI大国になる日も近いのではないでしょうか?

AIをビジネスサイドから語るオススメ本

続いて、AIを実際にビジネスサイドから語っていく本を紹介していきます!

いまこそ知りたいAIビジネス

AIという言葉だけが独り歩きしてしまっていて、実際にビジネスに活用すると難しいことが多い。

そんな現実と理想のギャップを埋めてくれるのがこの本。

今まで紹介してきた本は未来の焦点を当てた理想論を語る本が多かったのですが、この本は現実的にAIをどのように扱っていくかに焦点を当てた実践的な本です。

著者の石角友愛さんはGoogleで数々のAIをプロジェクトに従事した後、シリコンバレーで会社を立ち上げたバリバリのキャリアウーマン。

現在は日本の事業会社のAI導入を促進するべくAIコンサルという事業形態の会社を経営されています。

統計学が最強の学問である【ビジネス編】

先ほども述べましたが、AI=ディープラーニングや高度な機械学習というわけではありません。単純な回帰分析もAIの定義の範疇なんですよー!

現実のビジネスに使用されているのは単純な回帰分析やクロス集計であることも往々にしてあります。

だからこそ基本的な統計学から見るビジネスという視点を忘れないようにしましょう。

この本はそんなことを思い出させてくれる本です。

AIを技術サイドから語るオススメ本

続いて、技術サイドから見た人工知能(AI)のオススメ本をまとめていきたいと思います!

冒頭で述べましたがAIの定義は非常に幅広い。

そのためディープラーニングだけ勉強すればよいというわけではないのです。

もし簡単な回帰分析などについて詳しくないという方は、そちらから勉強すると良いでしょう。

データ解析のための統計モデリング入門

統計モデリングについて体系だって学ぶことのできる名著。

線形モデリングからベイズにおけるモデリングまで理解が進みます。

伝統的な統計学ベイズ統計学を関連付けながら包括的に理解することができるでしょう。

いわゆる機械学習やディープラーニングのような話は出てきませんが、データの構造を読み取りモデルを構築する能力は全ての基礎となります。

是非、この本を読んで学んでみてください。

はじめてのパターン認識

機械学習と言えばこの本!

非常に有名で、必ずと言っていいほど読まれる名著です。

機械学習の様々な手法を数理的に紐解きます。

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークについて学べます。

Pythonスタートブック

AIを実装するのに必ず必要になるのがプログラミング言語。その中でも最も利用されるのがPythonです。

こちらは、そんなPythonを勉強する上で一番はじめに読むべき非常にやさしくわかりやすい良書です。

プログラミングの基本から教えてくれるのでPythonがはじめてのプログラミング言語という方でも比較的進めやすいでしょう。

ただ、書籍だけではなかなか続かないので合わせてPyQというオンライン動画学習を取り入れてみることをオススメします!

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当ブログ【統計ラボ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

Pythonを短期間で習得したいのであれば以下の記事も参考にしてみてください!

【独学入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...

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

みなさんが絶賛していますが、その名の通りディープラーニングを0から実装することで非常に理解が深まる本。

一見、難しそうに見えますが基本的なPythonの知識と機械学習の概念が分かっていればそれほど難しくないです。

よっぽど「はじめてのパターン認識」の方が難しいです笑

やはりAIを語る上ではディープラーニングへの理解は必須ですよね!

AIについて一歩踏み込んで理解したいという方は是非こちらの書籍を通して学んでいきましょう!

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

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オライリー・ジャパン
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ゼロから作るDeep Learningの続編です。

こちらはディープラーニングの中でも自然言語処理などに使われるRNNを中心とした内容になっています。

自然言語処理の基本的な手法から話が始まり最終的には最近の高度な手法にも踏み込んでいきます。

①よりはレベルが高くディープラーニングの構造もより複雑になっていきます。

まずは①を読んで下地を付けてから読み進めましょう!

人工知能(AI)のオススメ本 まとめ

人工知能(AI)のオススメ本をまとめてきました!

AIは様々な観点から学ぶべきであり、単純に技術的側面だけ知っていてもビジネスシーンに浸透できなければ意味がありません。

非常にオススメな本ばかりですので是非読んでみてください!

もし本で勉強するのがきついなーという人はぜひオンラインスクールやオンライン動画サービスを検討してみてください!

AI・データサイエンスが学べるオンラインスクールサービス5選!当サイト【統計ラボ】の本記事では、AIやデータサイエンスを学ぶのにオススメなオンラインプログラミングスクールを紹介していきます。プログラミングスクールは有用な反面、それなりの価格がするのでぜひ吟味してあなたにピッタリのコースを見つけてくださいね!...

少々お金はかかりますが、本よりも続けやすいです。

特にUdemyがおすすめ!

Udemy
【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

Udemyのコースをたくさん受けてきたのですが、ディープラーニング系は微妙だなーという印象。

ただ、機械学習系の講座はオススメ!ぜひ以下の3つはチェックしてみてください!

Udemy 機械学習
【厳選5選!】Udemyでオススメの初心者向け機械学習講座まとめ!当サイト【統計ラボ】の本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます!Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス!...
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!