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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 10 月 24 日更新)

  1. 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PRAmazon楽天
  2. ［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PRAmazon楽天
  3. ゼロから作る Deep Learning の表紙ゼロから作る Deep Learning斎藤 康毅PRAmazon楽天
  4. 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PRAmazon楽天
  5. 深層学習教科書 ディープラーニング G 検定 (ジェネラリスト) 公式テキスト 第 3 版の表紙深層学習教科書 ディープラーニング G 検定 (ジェネラリスト) 公式テキスト 第 3 版一般社団法人日本ディープラーニング協会 / 山下 隆義 / 猪狩 宇司 / 今井 翔太 / 巣籠 悠輔 / 瀬谷 啓介PRAmazon楽天
  6. Python 意思決定の数理入門の表紙Python 意思決定の数理入門橋本 洋志 / 牧野 浩二 / 佐々木 智典PRAmazon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PRAmazon楽天
  8. 深層学習 改訂第 2 版の表紙深層学習 改訂第 2 版岡谷 貴之PRAmazon楽天
  9. 自然言語処理〔三訂版〕の表紙自然言語処理〔三訂版〕黒橋 禎夫PRAmazon楽天
  10. 深層学習の表紙深層学習Ian Goodfellow / Yoshua Bengio / Aaron Courville / 岩澤 有祐 / 鈴木 雅大 / 中山 浩太郎PRAmazon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290 件の言及
  2. 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170 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169 件の言及
  4. 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151 件の言及
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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111 件の言及
  9. 単体テストの考え方/使い方の表紙単体テストの考え方/使い方Vladimir Khorikov / 須田智之107 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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