Python による AI プログラミング入門(パイソンニヨルエーアイプログラミングニュウモン)

ディープラーニングの前に身につけておきたい AI 技術の入門書!
近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去の AI ブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、 Python でよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。

人工知能と聞くとディープラーニングを思い浮かべがちですが、 AI の技術領域はそれだけではありません。本書は探索アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声認識、コンピュータビジョンなど、 AI を構成する幅広い分野を Python で手を動かしながら概観する一冊です。著者の Prateek Joshi 氏は AI に関する著書を複数持ち、実装を通じて学ぶスタイルに定評があります。

各章で異なるテーマを扱い、 scikit-learn や NLTK 、 OpenCV といったライブラリを使ったサンプルコードで動作を確かめながら読み進める構成です。 1 つのテーマを深掘りするというよりは「 AI の地図を一通り歩く」性格の本であり、これから機械学習やデータサイエンスを本格的に学ぶ前に、全体像を把握しておきたい人に適しています。

Python の基本文法が読める程度の前提知識があれば十分に進められます。逆に、特定の手法 (深層学習やベイズ推論など) を深く使いこなしたい人にとっては出発点にすぎないため、気になった章の先にある専門書への橋渡しとして位置づけるのが有効な使い方です。