こちらは後輩にAIの学習方法を教える時に用いたものです。

1. ソフトウェア工学における
AIの学習方法
60195048 牧野裕太

2. STEP1:AIの基礎知識の学習
• まずは人工知能の基礎をざっくり学ぶ。
• おすすめ参考書
・「人工知能は人間を超えるのか」(松尾豊)
AIの歴史と概要が理解できる。
数式が少ない一般向け技術解説書

3. STEP2：理論の体系的な学習
• 機械学習を学ぶ上で必要な数学的知識について学ぶ。
・おすすめ参考書
• 「パターン認識と機械学習」(C.M.ビショップ)
パターン認識における統計学の内容を網羅している。
内容は難解。

4. • 「深層学習」(岡谷貴之)
簡潔で容易にわかりやすい内容になっています。
• 「DeepLeaning」(Ian Goodfellow)
日本語訳がまだないのですが深層学習の教科書の
決定版ともいえる良書らしいです。

5. STEP3α:pythonの基礎
• プログラミング初学者が文法からpythonを学ぶ。
• おすすめ参考書
• 「入門 phython 3」(Bill Lubanovic)
pythonの基本文法を網羅しています。

6. STEP3:深層学習プログラミングの理論学習
• 深層学習の実装方法だけでなく理論をしっかりと学ぶ。
• おすすめ参考書
• 「ゼロから作るDeepLeaning」(斎藤 康毅)
ライブラリを用いないため、理論をしっかりと
把握して人工知能を作れます。

7. STEP3:研究に必要な知識の向上
• ここからは特定のライブラリをしっかり学習したり、専門分野に特化
した学習を参考書・論文等で学んでいきましょう。
• おすすめ参考書
• 「Pythonではじめる機械学習」(Andreas C. Muller)
Skilit-learn
• 「詳解 ディープラーニング」(巣籠 悠輔)
TensorFlow・keras
• 「実装 ディープラーニング」(藤田一弥)
Chainer・Torch・Keras