プログラミング
- Prateek Joshi:Python による AI プログラミング入門
- 深井裕二 : 関数型オブジェクト指向 AI プログラミング(
2023-04-04) - 小嵜耕平・秋葉拓哉・林孝紀・石原祥太郎:Kaggle に挑む深層学習プログラミングの極意(
2025-04-23)
機械学習
- V. Lakshmanan, S Robinson, M. Munn:機械学習デザインパターン(
2026-03-20) - 有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝:仕事で始める機械学習
- 飯塚修平:ウェブ最適化ではじめる機械学習(2021-06-20)
- 伊藤真:Python で動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書 第3版(
2025-03-16) - Michael Beyeler : OpenCV と Python による機械学習プログラミング
- 久保隆宏:Python で学ぶ強化学習(
2025-04-26)
ディープラーニング
- 巣籠悠輔:詳解 ディープラーニング [第2版](
2026-10-05 ) - 将棋 AI で学ぶディープラーニング
- Antonio Gulli, Sujit Pal:直感 Deep Learning
- François Chollet, J. J. Allaire:R と Keras によるディープラーニング(
2025-03-19 ) - François Chollet:Python と Keras によるディープラーニング(
2025-03-19 )
ゼロから始める Deep Learning
- 斎藤 康毅:ゼロから始める Deep Learning
- 斎藤 康毅:ゼロから始める Deep Learning 2 自然言語処理編
- 斎藤 康毅:ゼロから始める Deep Learning 3 フレームワーク編 (2022-10-29)
- 斎藤 康毅:ゼロから始める Deep Learning 4 強化学習編
- 斎藤 康毅:ゼロから始める Deep Learning 5 生成モデル編(
2025-02-25 )
自然言語処理
- Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper:入門自然言語処理(2021-05-09)
- ストックマーク株式会社(編) : BERT による自然言語処理入門(
2023-02-01)
その他
- 佐藤竜馬:グラフニューラルネットワーク
- 風間正弘・飯塚洸二郎・松村優也:推薦システム実践入門
- 麻生 秀樹:ニューラルネットワーク情報処理 ― コネクショニズム入門、あるいは柔らかな記号に向けて―
- 中川 聖一・鹿野 清宏・東倉 洋一:音声・聴覚と神経回路網モデル
- 人工知能学会(編):人工知能ハンドブック(2022-03-19)
- 谷口忠大:イラストで学ぶ人工知能概論(2025-04-24)
- 中川 聖一・鹿野 清宏・東倉 洋一:音声・聴覚と神経回路網モデル
舩橋誠壽: ニューロコンピューティング入門, オーム社
この本に何が書いてあったか、実はほとんど覚えていない。
(社)日本工業技術振興協会、ニューロコンピュータ研究部会編: ニューロコンピューティングの基礎理論, 海文堂
基礎理論中心の本。
前田民雄:ニューロシミュレーションによる文字認識、山海堂
BASIC による階層型ネットワークの認識と学習。中身は見ていない。
Timothy Masters:Practical Neural Network Recipes in C++
C++ によるニューラルネットワークの扱いを示す。 クラスの構築方法をこの本で学ぼうとしたのだが、挫折した。 現在は処分して手元にない。
R.ヘクト・ニールセン:ニューロコンピューティング、トッパン
この本は既に別ページで紹介している。中小企業診断士の本の紹介でである。 このときは、プロジェクト管理、事業計画の要諦がこの本で簡潔に記載されている、 という理由で載せたのだった。 さて、久しぶりに本文を見てみた。本を買った当時の知識はとうに忘れ、 最先端の知識ももはや持っていない。今言えることは、 本文の最後の演習 「貸し付け評定システムに対する yes-no 貸し付け信用評価しきい値を定める方式について述べよ」 に対して、ニューラルネットは単なる候補の一つである、とはっきり言えてしまうことだけである。
中野馨(監修)飯沼一夫(編):入門と実習ニューロコンピュータ、技術評論社
ニューラルネットワークの実装にあたって、当時参考にしていた本の一つである。 虫干しを兼ねて久しぶりにパラパラとめくってみたところ、思いも寄らぬ発見があった。 こんな文章があった。
「人のいやがることを進んでやりなさい」
という文がある。この「人のいやがること」というのは、次の2つの意味がある。
- (たいへんよいことだが)誰もやりたがらないこと
- 人が、やられるのをいやがること(たとえばいじわる)
もしこれを学校の先生がいった場合は、私達は当然 1 の意味に解釈する。これは、 先生が2 の意味のことを先生がいうはずがない、という知識(世界観)を持っているからである。
これはそっくりそのまま私のページ「 メビウスのことば 」で紹介したネタではないか。 誓っていうが、私のネタはこの本から意図的に盗んだものでは決してない。 きっと別の所で聞いていたのだろう。ひょっとしたら、この本を見て潜在的意識に残っていたのかもしれない。
話を戻して、この本ではニューロに期待する応用技術を多く挙げている。 その一つが世界観の構築であったのだ。今思うと「何とだいそれたことを」とあきれてしまうが、 そのぐらいの勢いと傲慢さがあったほうが学問の進展があるのかもしれない。
平野広美:Cで作るニューラルネットワーク、パーソナルメディア
ソースプログラムが巻末に多く載っている。今となっては内容も古くなってしまったし、 ソースプログラムもこのまま試すのは無理があるだろう。 リファクタリングする価値があるかどうか、ということころだろうか。 結局この本も詳しく読まなかったので、何も言うことができないのが残念である。 問題の選び方は、理論的というより実践的、現実的ではある。
中野馨:アソシアトロン、昭晃堂
原理が簡単なわりに、多くのことができるのがアソシアトロンということがいわれている。 この本を買った当時は全く読んでいなかったが、 今改めて読むと面白いことが書いてある。たとえば、 アソシアトロンによるゲームの学習、という項目がある。 将棋の局面が理想像として取り上げられているが、 実際の例では石取りゲームが学習例として研究されている。
時間があればプログラムを組んでみたい対象である(2009-03-10)。