年間300冊ほど乱読したり，推薦図書アプリを作ったりするくらいには本好きな自分が，AI関連で良いと思った本を挙げておく．自分は文系出身なので，初学者でも理解しやすいのではないかと思う．もちろん，自分も学んでいる途中のものもあるので，一緒に頑張ろう的なニュアンス．業務に直接役に立たないかもだけどやると良いものも入れている．
機械学習
-
[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
全ての本の中で圧倒的におすすめ．理論も実践も学べる網羅的な書籍．これ一冊でよいのではというレベル． -
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで
深層学習だけでなく，Pythonや機械学習の基本を学べる．チュートリアルとしてよくまとまっており，最初にやると良い．
AIアプリ
やはり開発のだいご味は，アプリを作って「やべー楽しい」とハイになることだと思っているので（変態），簡単にアプリを作れる本を紹介する．
- すぐに使える!業務で実践できる! PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応
-
増補改訂Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック
どちらもクジラ飛行机が出版．この会社の本はやってて楽しい．機械学習の楽しさを知りたいならやってみると良い．
データ分析
-
Python実践データ分析100本ノック
実戦形式でPandas等を用いてデータ分析できる．
画像認識
-
OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング
あまり画像認識特化の本はないのだが，まぁこれかなと． - 画像処理100本ノック
自然言語処理
自然言語処理は全く詳しくないので，パス．
PyTorch
最近よく見かけるPyTorch.最近公開のフレームワークはほとんどPyTorchで実装されている．
-
つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
GANまで実戦形式で学べる．PyTorch書籍ではこれが圧倒的におすすめ．
数学
機械学習の背景には当然，数学的知識が求められる．
-
マセマシリーズ（微分積分・線形代数・統計学）
数学をちゃんと理解したいならまずはこれ． -
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
機械学習関連の数学を理解したいならこれは分かりやすい． -
身につく ベイズ統計学
機械学習においては特にベイズ統計が大事だが，この本が最も分かりやすかった．
アルゴリズムとデータ構造
-
新・明解Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (新・明解シリーズ)
Pythonでアルゴリズムやるならこれがいいかと．
DockerやGithubなどツール
とにかくググる．ググれば大抵解決する．
IT基本知識
自分は授業で学べなかったので，ITパスポート・基本情報技術者試験・応用情報技術者試験の対策で代替した．
- (PDF・スマホ単語帳付)かんたん合格 ITパスポート教科書 令和2年度
- (PDF・スマホ単語帳付)かんたん合格 基本情報技術者教科書 令和2年度
- すぐ理解できるオールカラー ニュースペックテキスト 応用情報技術者 2020年度版 (TAC出版)
いうて自分も応用情報技術者試験の勉強中です．一緒に頑張りましょう．
Kaggle
何かと話題になるKaggle. 就活でもアピールできる．これは本よりも記事＆動画がおすすめ．
- Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
- Kaggle 入門 Porto Seguro - Youtube
以上の2つで入門できる．