はじめに
インターネットには日々様々な情報が投稿され、紙媒体の本の市場は日々縮小する一方。プログラミング関係の情報なんてまさにネットで無料に拾える情報の代表ですがそんな中で生き残っている本はすごくわかりやすく書かれていてお金を払う価値は十分あります。今回は私を難しい大学の課題から助けてくれ、さらにプログラミングの楽しさを教えてくれた本たちを紹介します。
【その１】斎藤康毅(2016)『ゼロから作るDeep Learning』オライリー・ジャパン
出版社HP
理論は微分の考え方から、実装はPythonの環境構築から。まさにゼロからDeep Learningを教えてくれる教科書です。実際に手を動かしてみて手書き数字データセット「MNIST」で95%以上の精度が出た時は感動しました。さらに、CIFAR-10などのカラー画像や畳み込みの処理も記してあって本格的です。到達度は高いと思うのですが、少しずつ実装していくので詰まったら簡単に戻れるので挫折の心配はないでしょう。見やすいレイアウトも最高です。
2巻ではリカレントニューラルネットワークの解説もあるのでさらにお世話になりそうです。Pythonのコードがなかなか理解できない方にはAtCoderで少し練習してから読むのもおすすめです。
【その2】掌田津耶乃(2020)『Python Django3 超入門』秀和システム
出版社HP
情報業界といえばAIとTwitter, Facebookなどのアプリケーションなどがまず思い浮かぶのではないでしょうか。私はそうでした。この本はDeep Learningの勉強でPythonを身につけた後に自分で物を作りたいという思いから購入したものでした。実際にその思いは尽きることなく、簡単なものですがDjangoで掲示板を作成し、サーバーを借りてドメインを取得し実際に公開することができました。【ここに公開してます】
【その3】Mana(2019)『1冊で全て身につくHTML&CSSとWebデザイン入門講座』SB Creative
出版社HP
自分でWebアプリケーションをつくるためのHTML,Webデザインの参考になりました。情報系の本には珍しく、とてもカラフルなデザインで読みやすいです。こちらも挫折の心配はいりません。
【その4】ミカエル・シプサ(2008)『計算理論の基礎』(太田和夫ほか訳)共立出版
出版社HP
NP完全問題は競技プログラミングなどでよく出くわしますが、それがどのような理論に基づいているのか知っている方は少ないのでは?
この本では全てのNP問題がSATに多項式帰着することを示すクック-レビンの定理をはじめ、さまざまな重要問題が登場して非常に興味深いです。前提知識は意外と多くないので、計算理論が専門でなくても読めるようになっています。
最後に
そのほかに面白かった本があれば追加していく予定です。JavaScriptの練習本とかも面白いのでいつか紹介したいです！