深層学習の本おすすめ4選｜Python入門・ゼロつく・理論・実装で比較

オフ投稿者: せせら編集部

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深層学習の本を探すと、入門用と数式寄りの本が並び、どれから読めばよいか迷いますよね。

買う対象は、深層学習を学ぶための解説書です。

手を動かす本と、仕組みを読む本では中身が分かれます。

目的から本へ辿れる形で、この記事ではまとめてみました。

条件別おすすめ早見表

目的から1冊へ進む表です。

いまの目的	買う本
Pythonで動かして全体をつかむ	翔泳社あたらしい深層学習の教科書
数値計算部品で計算の中身を自作する	オライリージャパンゼロから作るDeep Learning
数式でモデルを固める	講談社深層学習改訂第2版
発展課題を学習用枠組みで組む	マイナビ出版つくりながら学ぶPyTorchによる発展ディープラーニング

Pythonの基本操作ができる人で、機械学習から深層学習まで通したい人向けです。

ライブラリに任せて動かし、数式の定義づけは理論書側にあります。

自作で中身を書く本（オライリージャパンゼロから作るDeep Learning）とは別の本です。

電子版が中心で、数式の分量は理論書ほど多くありません。

翔泳社あたらしい深層学習の教科書

層を重ねた予測の仕組みを、数値計算用のPython部品（NumPy）で書きたい人向けです。

見本を動かす入門書だけでは、計算の中身が残りません。

自動微分や枠組み編は別冊です。数式が苦手だと止まりやすいです。

オライリージャパンゼロから作るDeep Learning

モデルの定義を数式で押さえたい人向けです。

初版は中身が古く、図解本や原典の上巻とも密度が違います。

実装例は薄く、電子版と紙で別ページになっています。

講談社深層学習改訂第2版

畳み込み以降の課題を、学習用の枠組み（PyTorch）で組みたい人向けです。

関数説明だけの入門書より、扱う課題が後段まで進みます。

短い記述で組む枠組み（Keras）やTensorFlowの本とは、枠が違います。

①未経験だと前提が足りません。

マイナビ出版つくりながら学ぶPyTorchによる発展ディープラーニング

4冊を横に並べて差を見られます。

比較項目	翔泳社あたらしい深層学習の教科書	オライリージャパンゼロから作るDeep Learning	講談社深層学習改訂第2版	マイナビ出版つくりながら学ぶPyTorchによる発展ディープラーニング
主目的	入門実行	自作	理論	発展実装
実装の手段	汎用Python	NumPy自作	数式中心	PyTorch
理論の比重	低	中	高	中
前提	Python入門	Pythonと微積	数学科目	PythonとPyTorch
媒体の注意	電子中心	紙あり	電子中心	電子中心