データサイエンス中級者向けおすすめ書籍

データサイエンス関連の中級者向けのおすすめ書籍をします。私が読んで面白かった本であり、今では初心者向けかもしれません。

ニューラルネットワーク

• 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
  基本からPythonのみを使って丁寧に説明してあります。計算グラフでニューラルネットワークの順伝搬・逆伝搬を説明しており、非常に面白かったです。
  計算グラフについては、スタンフォード大学のコンピュータビジョン機械学習の講座を参照してください。この講座が非常に内容の濃いコンテンツで勉強になります。こんな内容が公開されているなんてアメリカの教育の層の厚さに驚きです。

生成AI

• Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play by David Foster
  Jupyterでのプログラミングですが、生成AI関連のアルゴリズムを学べます。コードがウェブ上にあるので、ダウンロードしてコードを実行しながら、本書を参考にして学ぶことができます。
  日本語版があったと思ったのですが、見つかりませんでした。ご存じでしたら、教えてください。

強化学習

• ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編 by 斎藤 康毅
  強化学習の理論についても丁寧で分かりやすいです。

• Reinforcement Learning, second edition: An Introduction by Richard S. Sutton & Andrew G. Barto
  言わずと知れた強化学習の古典。これ一冊で十分かなという感じです。これは第２版ですが、個人的には第１版の方がよかったなと思います。

• 強化学習（第2版）by Richard S. Sutton & Andrew G. Barto
  もちろん日本語版もあります。