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AI・機械学習の技術書

AI・機械学習は、データから規則性を学習し予測や判断を自動化する技術です。近年は大規模言語モデル (LLM) や生成 AI の急速な発展により、ソフトウェア開発のあらゆる領域に影響を与えています。

このカテゴリでは、機械学習の数学的基礎、scikit-learn や PyTorch を用いた実装、Transformer アーキテクチャの理論、RAG (検索拡張生成) の構築手法、プロンプトエンジニアリングまで、基礎から最先端までを網羅する技術書を掲載しています。研究論文の理解に必要な線形代数 / 確率統計の入門書から、プロダクション環境での MLOps 実践書まで、目的に応じた書籍選びが可能です。

AI・機械学習 Top 10(2026 年 9 月 5 日更新)

  1. ゼロから作るDeep Learningの表紙ゼロから作るDeep Learning斎藤 康毅Amazon楽天
  2. Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編の表紙Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編Sebastian Raschka、 Yuxi (Hayden) Liu、 Vahid Mirjalili/株式会社クイープ/福島真太朗Amazon楽天
  3. ゼロから作るDeep Learning 2の表紙ゼロから作るDeep Learning 2斎藤 康毅Amazon楽天
  4. Pythonで学ぶ画像認識 機械学習実践シリーズの表紙Pythonで学ぶ画像認識 機械学習実践シリーズ田村雅人/中村克行Amazon楽天
  5. ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎の表紙ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎岡野原 大輔Amazon楽天
  6. 生成AIの法律実務の表紙生成AIの法律実務松尾　剛行Amazon楽天
  7. ゼロから作るDeep Learning 5の表紙ゼロから作るDeep Learning 5斎藤 康毅Amazon楽天
  8. ［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の表紙［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Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili/株式会社クイープ　訳/福島 真太朗　監訳Amazon楽天
  9. 今と未来がわかる データサイエンスの表紙今と未来がわかる データサイエンス川村　康文Amazon楽天
  10. 誰でもわかる大規模言語モデル入門の表紙誰でもわかる大規模言語モデル入門末次　拓斗Amazon楽天

Qiita / Zenn 言及ランキング

  1. ゼロから作るDeep Learningの表紙ゼロから作るDeep Learning斎藤 康毅300 件の言及
  2. リーダブルコードの表紙リーダブルコードダスティン・ボズウェル/トレバー・フォシェ221 件の言及
  3. ゼロから作るDeep Learning 2の表紙ゼロから作るDeep Learning 2斎藤 康毅170 件の言及
  4. エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計の表紙エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計エリック・エヴァンス/今関剛165 件の言及
  5. アジャイルサムライの表紙アジャイルサムライジョナサン・ラスマセン/西村直人150 件の言及
  6. ゼロから作るDeep Learning 5の表紙ゼロから作るDeep Learning 5斎藤 康毅115 件の言及
  7. はじめての情報理論(第2版)の表紙はじめての情報理論(第2版)稲井 寛115 件の言及
  8. エンジニアリング組織論への招待の表紙エンジニアリング組織論への招待廣木大地112 件の言及
  9. ゼロから作るDeep Learning 3の表紙ゼロから作るDeep Learning 3斎藤康毅110 件の言及
  10. 量子アニーリングの基礎の表紙量子アニーリングの基礎西森 秀稔/大関 真之/須藤 彰三/岡 真105 件の言及

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生成AIのプロンプトエンジニアリングJames Phoenix/Mike Taylor/田村 広平/大野 真一朗/砂長谷 健/土井 健2025年07月09日頃
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LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く　コンテキストエンジニアリング蒲生 弘郷2026年02月10日頃
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