Codeの機械学習コースを受講しようと考えている方向けに、スクールでの予習に特化した内容の書籍を紹介します。Codeの機械学習コースを受講しようと考えているけど、自分のレベルでついていけるかわからない。Codeは1ヶ月間の事前学習期間が用意されていますが、この間にこなす量が半端じゃない。Code公式サイト「1ヶ月でこんなに出来るわけ無いじゃん!」と頭を抱えてしまう人も多いのではないでしょうか?この学習量は全分野まるっきりの初心者からのスタートでは正直しんどいです。そこで今日は、ある程度基礎知識を身に着けてから、スクール開始するためのお勧め勉強本をご紹介しますので、参考にしていただけると幸いですスクールで触れる各分野を網羅的にピックアップしましたので、自分の補いたい分野に目次から飛んでください。Codeのカリキュラムは「事前学習」、「Term1」~「Term3」の4段階で構成されています。Code公式サイトTerm1でいきなり機械学習のアルゴリズムをプログラミングしていきます。事前学習が甘いと、いきなりしんどいですね。Kaggleと呼ばれる機械学習のためのプラットフォームも学習していきます。Kaggle?さっぱり方は、以下の記事が分かりやすいです。Code公式サイトTerm2では、機械学習の基礎アルゴリズムに加え、ディープラーニングを学んでいきます。画像認識や、自然言語処理に加え、学術論文のコーディングなどTerm2でもバリバリ、プログラミングを行います。Code公式サイト最後のTerm3では、機械学習を用いたアプリケーション開発!今までの知識にプラスして、アプリケーション開発のためのスキルを学びます。カリキュラムの詳細は以下の公式サイトからダウンロードが可能です。カエレバAmazonプログラミング経験が全くない人でも、とっつきやすいようにイラストやサンプルが満載の解説になっています。最新のpython3の内容からオブジェクト指向まで網羅しっかり網羅しているので短期間で脱初心者したい人におすすめです。3に完全対応しました。プログラミングの応用編として、Webアプリケーション開発やデータ処理の基本も解説しています。カエレバAmazonこちらはpythonの入門書をクリアしている人向けです。まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。カエレバAmazon本格的な技術書籍で、先程紹介した本よりも難易度高めです。ある程度pythonもできて、機械学習もやったことある方は挑戦してみてもいいかもしれません。網羅性が非常に高いのでオススメ、スクール卒業後でも復習がてらに手に取ってみてもいいかもしれません。機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。カエレバAmazon線形代数の図形的意味の解説がめちゃくちゃ丁寧で、非常に理解しやすい!学生時代に挫折してしまった人でも、怖がらないで手に取ってもらえる一冊です。カエレバAmazon拒絶反応が出るほど数学が嫌いという人はこの一冊から初めてみてはいかがでしょうか?線形代数の基礎や行列を漫画のストーリー形式で学べます。わかりやすくハードルが低い一方、数学が得意だった人からすると物足りない内容かもしれません。アマゾンでのレビューは星4.5となかなかの高評価です。「線形代数」を履修する前に知っておきたい基礎知識。主人公のゆきえとなみおといっしょに線形代数の基礎「行列」の考え方・計算の仕方を宇宙旅行やイタリア旅行をしながら読み解いていく。中高生から読める線形代数の「超」入門。カエレバAmazon話題のyoutuberが教える新しい勉強本で、これまでの授業をぎゅっとこの一冊に詰め込んでいます。900万回)が、超ド文系の社会人でも理解できるように微分積分をわかりやすく解説する。カエレバAmazon図やグラフをふんだんに使った解説が非常に分かりやすい。「ふたたびの○○」シリーズは他にも多数出品されていますが、どれもレビュー高評価なので、著者の信頼は結構高いとおもいます。unlimitedに入っている人は無料で読めるのでおすすめ!本書は、微分・積分の本質を読者に知ってもらうため、図やグラフを駆使し、難解かつ面倒な式変形の意味を徹底的に説明していきます。本質に触れる体験は、人に今まで味わったことのない感動をもたらします。カエレバAmazon複雑で難しい機械学習のアルゴリズムをオールカラー図解で解説するリッチな一冊!各アルゴリズムごとに「図解」「サンプルコード」「使い方」が用意されているので、アルゴリズムごとの違いがよくわかります。「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか?本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。カエレバAmazonこれ一冊で教師あり・なしの両方の機械学習の基礎を学べます!初心者にもわかるように解説してくれているので、機械学習の経験0の人にもおすすめ。数学的な基礎がない人だと、厳しい内容になっています。本書は学習環境の準備から始まり、Pythonの基本および数学の基本を丁寧に解説。その上で、教師あり学習について、サンプルを元に解説しています。初学者でも理解しやすいようにイラストを多く利用しています。教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。カエレバAmazon理化学研究所の上級研究員が教える深層学習勉強本!理論を解説している本なので、プログラミングなどコーディングに関するところは触れていません。研究員著書ならではと言いますか、たまにとんでもない高度な話がポッと入っていたりするので、そこもまた面白いです。アマゾンレビューは星4つとなかなかの評価です。深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。カエレバAmazon「初めて」と書籍のタイトルに入っている通り、初心者向けに解説されています。分かりやすいのですが、少し内容が薄いとの口コミも少し多いですね。最低限必要な知識をサクッと身に着けたいという人には非常にお勧めの一冊だと思います。本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による最適化計算の手法等も明らかにします。Codeでも利用するPythonを使った画像処理を学べるので、非常にスクールと相性が良い一冊です。Colaboratoryで試しながら画像認識レシピを体験しよう。カエレバAmazon手をガンガン動かして学ぶスタイルの入門書です。早い段階から演習形式で学べるので、イメージを早くつけやすいのですが、演習の中でクラウドサーバを契約しなければないなど、演習に参考書代+アルファがかかります。それくらい気にしないよ!という方はぜひ手にとってみてくださいAIやIoTという言葉が毎日のようにメディアで紹介されています。興味を持っても、本を読むだけでは技術は身につきません。実際に手を動かして、自分で体験するのが一番です。本書は、画像認識装置を製作して、AIやIoTなどの最先端技術を体験しながら学ぶ初心者のための入門書です。猫を認識し、画像を保存し、メールで知らせる、さらにIoTらしく「いつでもどこでも使える」装置を自分の手で、低予算で作りましょう。カエレバAmazon数式の登場なし!自然言語処理の概要を学べる一冊です!自然言語で一体何ができるのか?全体を広く浅く基礎を学ぶことができます。ハードウェア&ソフトウェアの高度化、高速化に伴い「自然言語処理」と呼ばれる「人間の言葉をコンピュータに理解させ、活用させる、結果を返させる」テクノロジーが実用化のレベルまで到達しつつあるのです。本書は、この未来に不可欠となるに違いない自然言語処理の、技術的、ビジネス的基礎知識をくまなくコンパクトに図解した一冊です。カエレバAmazonAWSを触ったことがない人向けの入門書!Webサーバを立てる演習の中で、AWSでもっとも利用されている「EC2」「Route53」「RDS」などの利用方法を学べます。クラウドは現在では「先進的な技術」から「使っていて当然の基本技術」になろうとしています。Services(AWS)は国内にも多くのユーザーがいる定番サービスです。本書ではクラウドやAWSの初心者向けにわかりやすく使い方を解説します。unlimitedで無料で読める技術書も結構多いので、たくさん読まれる方はおススメです!無料で勉強できるIT書籍をまとめた記事も書きましたので、こちらも参考にしてください。様々なジャンルで紹介する雑記ブログです。月別アーカイブお問い合わせ<お問い合わせフォーム>プライバシーポリシープライバシーポリシーはてなブログをはじめよう!abumoguさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。