はじめに

この記事は、画像AI大全シリーズ

を読み進めるために必要な、以下の事前知識を勉強するためのおすすめの書籍・サイトを紹介します。

人気言語のPythonは用途が広いため、数学・機械学習に関連した分野（NumPyやPandasのようなライブラリ）に絞って学習することが最短理解のために重要です。

よって本記事では、Pythonを通じて数学や機械学習を学べることをコンセプトに、おすすめ教材を紹介していきます

一覧

おすすめ教材を以下に一覧でまとめました。数学系、機械学習系それぞれ1〜2冊程度読破できれば、十分な事前知識が得られると思います。

数学系

機械学習系

個々の教材の詳細については、以下で紹介します

おなじみヨビノリさんの動画です。無料とは思えないクオリティでわかりやすく基礎数学を学べます

また、こちらの動画も続けて学ぶと、深層学習に関連した数学の理解が深まります。

「最短コース」とついていることからも分かる通り、深層学習の理解に必要な数学を過不足なく学ぶことができます

こちらはPythonと数学を同時に学べることをコンセプトにした書籍です。

ちなみに、著者の方のUdemyも数学をベースとしたAI知識を分かりやすく学べるため、おすすめです。

こちらはPythonと機械学習を同時に学べることをコンセプトにした書籍で、Numpyを通じた簡単な機械学習アルゴリズム（線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、k-means）のスクラッチ実装を通じて、機械学習の基本的な概念を学ぶことができます。

上の書籍ではNumpyでアルゴリズムをスクラッチ実装していましたが、本書籍では機械学習ライブラリであるscikit-learnでより簡単にアルゴリズムを実装しながら、機械学習の基礎を学べる書籍です。

scikit-learnは性能評価等でPyTorchと併せて使われることが多いライブラリのため、覚えておいて損はないと思います。

Pythonと統計を同時に学べるおすすめの書籍です！

画像AIに統計の知識は必須ではありませんが、教師なし学習や生成モデル系の手法では統計知識が深く関わってくるため、知っておいて損はないでしょう。

恐らくAI分野では最大のベストセラーの一つ、通称「ゼロつく」です。ニューラルネットワークの動作をPythonでスクラッチ実装して動かしながら学べる名著です。

「AI大全」の1章はこの書籍の内容と重複が多いため、併せて読むとより理解が深まると思います