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【2024年】「ニューラルネットワーク」のおすすめ 本 115選!人気ランキング

この記事では、「ニューラルネットワーク」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 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
  2. ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
  3. 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
  4. 最短コースでわかる ディープラーニングの数学
  5. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
  6. [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
  7. いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事に AI を導入する方法
  8. ディープラーニング活用の教科書
  9. ディープラーニング活用の教科書 実践編
  10. PythonとKerasによるディープラーニング
他105件
No.1
100
みんなのレビュー
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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No.2
75

自然言語処理編

みんなのレビュー
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.9
59

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

みんなのレビュー
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No.11
59

PyTorchではじめるAI開発

坂本 俊之
シーアンドアール研究所
みんなのレビュー
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No.19
58

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

みんなのレビュー
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No.20
58
みんなのレビュー
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.23
58
みんなのレビュー
ゴリゴリのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す人というよりも、コンサルタントやAIプランナーを目指す人向けの本。
No.24
58
みんなのレビュー
ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.26
58
みんなのレビュー
Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.27
58
みんなのレビュー
初心者向けにプログラミングの基本を会話形式で楽しく学べる本です。プログラムの仕組みがイメージしやすく、キャラクターとのやり取りを通じて、複雑な概念もスムーズに理解できる内容になってます。プログラミングに全く触れたことがない人でも、無理なく始められる工夫がいっぱいで、Pythonの基礎を楽しみながら身につけたい人におすすめ。
No.32
58
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.36
57

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

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No.44
55
みんなのレビュー
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No.47
55
みんなのレビュー
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No.48
55
みんなのレビュー
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No.60
55
みんなのレビュー
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No.70
54
みんなのレビュー
「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.73
54

生成モデル編

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No.75
54
みんなのレビュー
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No.76
54
みんなのレビュー
内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.78
54

難解といわれるRNNとDQNを理解できる!

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No.84
54

AI白書 2020

独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
KADOKAWA
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No.91
54
みんなのレビュー
AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.92
54

爆発的かつ非体系的に発展したAI。その基盤となる核心的アイデア、研究・開発の歴史、可能性と限界を平易に語る人工知能入門。文庫オリジナル。 爆発的かつ非体系的に発展したAI。その基盤となる核心的アイデア、研究・開発の歴史、可能性と限界を平易に語る人工知能入門。文庫オリジナル。

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No.93
56
みんなのレビュー
Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.94
54
みんなのレビュー
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No.99
59
みんなのレビュー
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No.100
54
みんなのレビュー
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No.101
56
みんなのレビュー
超人気のUdemy講師酒井さんの書籍。この書籍さえ一通り読んでおけばPythonは問題ないといっても過言ではないくらい網羅性があって分かりやすい。
No.102
54

グラフ深層学習

ヤオ マー/ジリアン タン
プレアデス出版
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No.111
59

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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No.113
54
みんなのレビュー
ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
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