学べる書籍

社会への影響から実装・運用まで。出版社の紹介と目次、書誌情報を整理。

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書籍で学ぶAIの知識マップ

どの層を深く理解したいか

機械学習の基礎：数学、Python、身近な作品から学ぶ

仕事・社会・事業：価値の設計、意思決定、人との関係

モデルの理論と実装：言語モデル、深層学習、強化学習

検索・データ・最適化：特徴量、検索、メタデータ、実験

AIアプリの設計：指示設計、RAG、エージェント

開発・画面づくり：コード生成、レビュー、UIと体験

運用・品質・ガバナンス：MLOps、監視、リスクと組織

画像・音声・生成モデル：画像認識、拡散モデル、メディア生成

掲載項目の公式情報を基に、紹介内容の主な切り口を1つ選んだ編集部の分類です。複数領域を扱う企業・教材もあります。配置・色・枠の大きさは、優劣・市場シェア・対応範囲の限定・企業間の提携関係を示しません。市場全体を網羅した図ではありません。

読むときの観点：概念・数式・コードのどこまで学びたいか

読むときの観点：出版時点の内容と現在の仕様を区別できるか

読むときの観点：正誤表やサンプルコードを参照できるか

AIインターフェースデザイン｜オライリー・ジャパン：LLMの入力、処理過程、出力を利用者にどう見せるかを整理し、計画と実行を行うAIの画面設計にも進む書籍。

AIエンジニアリング｜オライリー・ジャパン：基盤モデルを使うアプリについて、評価、指示設計、検索、追加学習、データ整備、推論の運用を扱う書籍。

AIがわかる数学入門｜オライリー・ジャパン：関数の当てはめ、ニューラルネットワーク、特異値分解、確率、グラフ、最適化などAIを支える数学を扱う書籍。

AIの心理学｜オライリー・ジャパン：人の意思決定、データ、アルゴリズムに含まれる偏りを考え、検出・評価と組織での抑止策を扱う書籍。

AIファースト・ヘルスケア｜オライリー・ジャパン：医療のモニタリング、業務のデジタル化、人間中心のAIを扱い、患者・医師・組織の視点から導入を考える書籍。

AI技術を活かすためのスキル｜オライリー・ジャパン：事業上の問いを分析と意思決定に結びつけ、行動、結果、不確実性、最適化を整理してAI活用を考える書籍。

Google CloudではじめるAI/ML入門｜オライリー・ジャパン：Google Cloudでのデータ基盤、BigQuery、モデル開発、配信、AIエージェント、評価を扱う実装の書籍。

LLMOps — 本番環境における大規模言語モデル運用ガイド｜オライリー・ジャパン：LLM向けデータ整備、領域への適応、APIによる配置、評価、監視、資源管理を扱う運用の書籍。

LLMのプロンプトエンジニアリング｜オライリー・ジャパン：LLMの指示と文脈の組み立て、会話型エージェント、ワークフロー、アプリケーションの評価を扱う書籍。

MLOps実装ガイド｜オライリー・ジャパン：特徴量ストア、モデルの開発・配置、深層学習の拡張、Rustの利用を通して運用基盤の実装を扱う書籍。

Pythonではじめる機械学習｜オライリー・ジャパン：教師あり・なしの学習、前処理、特徴量、評価、パイプライン、テキスト処理を通して機械学習の基本を学ぶ書籍。

Python機械学習クックブック第2版｜オライリー・ジャパン：データの前処理、次元削減、評価、回帰・分類・ニューラルネットワークを、Pythonの実装単位で参照する書籍。

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第3版｜オライリー・ジャパン：分類・回帰から深層学習、自然言語処理、生成モデル、強化学習まで、ライブラリを用いた実装を広く扱う書籍。

Scratchであそぶ機械学習｜オライリー・ジャパン：姿勢、画像、音声の認識を使うScratchの作品を通して、身近な操作と機械学習を結びつける学習書。

Scratchではじめる機械学習第2版｜オライリー・ジャパン：画像・音声・姿勢の認識を使うScratch作品を作り、文章生成や遺伝的アルゴリズムにも進む学習書。

ウェブ最適化ではじめる機械学習｜オライリー・ジャパン：Web上の改善施策を題材に、ベイズ統計、確率的プログラミング、バンディット、連続値の最適化を学ぶ書籍。

エージェンティックメッシュ｜オライリー・ジャパン：企業内で複数のエージェントを運用する構成、連携、登録管理、セキュリティ、組織と実装工程を扱う書籍。

コンピュータビジョンのための実践機械学習｜オライリー・ジャパン：画像の分類・検出・領域分割に加え、データ整備、学習パイプライン、継続評価、推論環境を扱う書籍。

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