- PyTorchの独学におすすめの書籍は…？
- 自身のレベルに合ったおすすめ本を知りたい…。
- PyTorchについて解説された良書を知りたい…。
このような悩みを解消すべく、本記事ではPyTorchの独学におすすめの本を現役SEが独断と偏見で厳選して5冊ご紹介いたします。記事を読むことで、PyTorchについて体系的に学べる良書を効率よく知ることができるはずです。
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目次
【現役SEが推薦】PyTorchの独学におすすめの本5選
本章では早速、PyTorchの独学におすすめの本を厳選してご紹介していきたいと思います。自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった書籍を選ぶようにしましょう。
おすすめ本【1】
大人気の機械学習フレームワーク「PyTorch」で深層学習モデルとAIアプリを開発しよう！出典：Amazon
PyTorchを使い、CNNによる画像認識、RNNによる時系列データ処理、深層学習モデルを利用したAIアプリの構築方法を学ぶことができます。PyTorchの基礎からWebアプリへの実装方法まで体系的に学びたい人におすすめの一冊です。
おすすめ本【2】
本書では、Pytorchを使い、実際の製品やサービスの開発時に役に立つ手法を紹介するようにしています。出典：Amazon
画像認識や顔認証、異常検出、物体検出、線画イラスト変換、OCRなどを例に転移学習やファインチューンなど実際の製品やサービスの開発時に役立つ手法がわかりやすく解説されています。PyTorchを使った実用的なAI開発について学びたい人におすすめの一冊です。
おすすめ本【3】
人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます! 出典：Amazon
PyTorchを用いたディープラーニングプログラムのやり方についてアルゴリズム原理から丁寧に解説されてます。初学者の方向けにPythonの基本文法やNumPy、Matplotlibについても巻末にて解説されているのが特徴的です。PyTorch未経験者はもちろん、ディープラーニングプログラミング自体が初めてという方にもおすすめの書籍と言えるでしょう。
おすすめ本【4】
PyTorchによるディープラーニング実装の決定版! 出典：Amazon
ディープラーニングのメカニズムからPyTorchを用いた実践的なコーディング手法までわかりやすく解説されてます。PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げて解説されているため、ディープラーニングの活用を目指している開発者に特におすすめです。また、本番環境への様々なモデルデプロイ方法について解説されている点もかなり実践的で個人的には好印象でした。
おすすめ本【5】
日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！単語／文書の分類、機械翻訳などを実装。出典：Amazon
PyTorchの基本から自然言語処理でも重要な技術であるword2vec、LSTM、seq2seq、BERTについて学習できます。自然言語処理プログラミングについて学びたい人が最初に手に取る一冊としておすすめと言えるでしょう。
PyTorchについて書籍で独学する3つのメリット
本章ではPyTorchについて書籍で独学するメリットをお伝えします。結論、以下3点が書籍で独学する大きなメリットだと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。書籍であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的にインプットする際に書籍での学習は特に役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
PyTorchについて書籍で独学する2つのデメリット
本章ではPyTorchについて書籍で独学するデメリットをお伝えします。結論、以下2点が書籍で独学する大きなデメリットだと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
PyTorchについて効率的に学ぶために大切なこと
本章ではPyTorchについて効率的に学ぶために大切なことを現役SE目線でお伝えいたします。結論、以下3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればメンターを見つけることができるサービスやQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので、オンラインと書籍の二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
まとめ：書籍学習でPyTorchのスキルアップを図ろう
ここまでPyTorchの独学におすすめの本を現役SE目線で紹介してきました。記事で紹介した書籍はどれも良書なので、自身のレベルや学習の目的に合わせて気になった書籍を選ぶようにしてください。本記事が自己成長に励む方のお役に立てたのなら幸いです。
【公式HP】https://www.bigdata-navi.com/
- AI・機械学習の案件を豊富に取り扱っている
- 高単価案件で収入アップを目指すことができる
- 週2,3日のリモート案件など柔軟な働き方を実現できる
- 業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる
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