Pytorchを基礎から学びたい方におすすめの本/書籍厳選3選を紹介します！
- 結論、これら本がPytorchを基礎から学ぶのに役立つか
- なぜ、これらの本がPytorchを基礎から学ぶのに適しているか
- 具体的にどのように読み進めていくのが良いか
おすすめの読者
- Pytorchを基礎から学びたい方！
- Deep Learningの知識とPytorchの仕組みを同時に学びたい方！
- Pythonの基礎から、Pythorchを学びたい方！
【結論】Pytorchを基礎から学ぶにはこの3冊を読破しよう！
結論、Pytorchを基礎から学びたいのであれば、以下の3冊の本を強くおすすめします！
おすすめ本三選
- 入門 Python 3
Pythonの基本的な知識とコーディング技術を学ぶ！
Pytorchライブラリの基盤となる技術を把握する！ - ゼロから作るDeep Learning
Deep Learningの理論を学ぶ！
フレームワークに依存しない、体系的な知識を把握する！ - PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
Pytorch特有のコーディングを実践例を交えながら会得する！
理論も交えながら、Pytorchの仕組みを理解する！
【理由】PythonとDeep Learning基礎から、Pytorch応用を学べる！
なぜ、 入門 Python 3
、 ゼロから作るDeep Learning
、 PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
がPytorchを基礎から学ぶのに、おすすめであるかを紹介します。
下記図はPytorchを基礎から学ぶのに、必要な知識の体系と各書籍のカバー範囲を示しています。
Python基礎とDeep Learning 理論が土台となり、その上でPytorchの実践を行うことが重要です！
入門Python3：Pythonの基本的な知識を学ぶ
入門 Python 3
では、以下3つを学ぶことができます。
- Pythonの基本的な知識を網羅的に学ぶ”！
- 実際にコーディングを行う前に、体系的に知識を学ぶ！
- 逆引き辞書として活用する！
コーディングを行う前に、初心者用の入門書で基本的な知識を固めることをおすすめします！
Pythonは初心者にも扱いやすい言語であるため、書籍なしでも学習を進めることができるかと思います。
ただし、正しい基本的な知識なしで学習を進めると、誤った認識や理解のまま進めてしまう可能性があります。
取り扱いやすい言語であるからこそ、最初に書籍にてしっかりと基礎固めをすることをおすすめします！
ゼロから作るDeep Learning：Deep Learningの理論を学ぶ
ゼロから作るDeep Learning
では、以下3つを学ぶことができます。
- Deep Learningの理論を基本から学ぶ！
- 特定のフレームワークに依存しない考え・理論を学ぶ！
- フレームワークなしで、小規模ネットワークをコーディングする技法を学ぶ！
Pytorchに入る前に、Deep Learningの理論を学ぶことをおすすめします！
Pytorchの入門書に従えば、「何となく」Deep Learningを動作させることはできます。
そのため、実際にPytorchのコーディングを行う前に、理論を抑えることが重要です。
また、フレームワークなしで小規模ネットワークをコーディングする経験を積むことをおすすめします！
Pytorchなどのライブラリでは、Deep Learning アルゴリズムの内部挙動が隠蔽されており、把握が難しいです。
本書を活用して、自分の手で小さい規模のネットワークを組む経験を積むことをおすすめします！
Pytorch 実践ハンドブック：Pytorchの仕組みとコーディング技術を学ぶ
PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
では、以下3つを学ぶことができます。
- Pytorchの仕組みとコーディング技術を学ぶことができる！
- Deep Learningの理論を交えながら学ぶことができる！
- サンプルコードを基に、実践的にPytorchを学ぶことができる！
PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
は数あるPytorchフレームワーク入門書の中で、非常にわかりやすく解説がされています！
Pytorchの仕組み・コーディング技術を体系的に学ぶことができます！
Deep Learningの理論と紐づいて解説がされているため、理論とフレームワークの知識を紐づけながら、学ぶことができます！
また、網羅範囲が広いため、逆引き辞典的に活用する場面も多々あります！
【具体例】おすすめの読み進め方！
では実際に、どのように読み進めていくのが良いかを紹介します！
おすすめの読み進め方
- 入門 Python 3
1番目に読む！
Pythonの基本的な知識とコーディング技術を会得する！ - ゼロから作るDeep Learning
2番目に読む！
Deep Learningの理論と内部挙動を把握する！ - PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
3番目に読む！
Pytorchの仕組みとコーディング技術を会得する！ - Pytorchの実践あるのみ！！
PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブックのサンプルコードを活用するのがおすすめ！
最初に、 入門 Python 3
にて、Pythonの基本的知識とコーディング技術を会得します！
Pythonの基礎で詰まってしまった・独学が難しいと感じた場合は、
【Python入門】初心者の独学におすすめ！入門本・サービス3選！の記事がおすすめです！
次に、 ゼロから作るDeep Learning
にて、Deep Learningの理論と内部挙動を把握します！
ただし、Deep Learningの理論の把握には、線形代数や確率論などの幅広い数学の知識が必要となります。
画像認識等で活用される基本的知識を学びたい場合は、
【入門本3選】画像処理/画像認識の理論を学べるおすすめの書籍3選の記事がおすすめです！
最後に、Python基礎とDeep Learning基礎を学んだ上で、 PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
にて、Pytorchの仕組みとコーディング技術を学びます！
PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
にサンプルコードがあるため、これらから派生して実装を進めていくことをおすすめします！
また、Deep Learningに関するスキルアップを目指されたい方は、
日本ディープラーニング協会 (JDLA) が主催するエンジニア向け資格試験である、
E資格に挑戦することをおすすめします！
【まとめ】Python基礎とDeep Learning基礎を会得し、Pytorch実践書に挑戦する！
本ブログでは、Pytorchを基礎から学びたい方におすすめの本とその学び方を紹介しました！
まとめ
- 入門 Python 3
Pythonの基本的な知識とコーディング技術を会得する！ - ゼロから作るDeep Learning
Deep Learningの理論と内部挙動を把握する！ - PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
Pytorchの仕組みとコーディング技術を会得する！
