『Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM』と一緒に読みたい本3選

本日発売 —『Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM』：Cholletの定番書が生成AI対応

Keras開発者Francois Cholletによるディープラーニングの世界的定番書が、生成AI・LLMの章を大幅追加して改訂されました。ニューラルネットワークの基礎から、Transformer、拡散モデル、大規模言語モデルの仕組みまでを、理論とKerasコードの両輪で学べます。「なぜそうなるのか」を直感的に理解させてくれる説明の巧みさは健在です。

【先に読む】『ゼロから作るDeep Learning 5』：ゼロから実装して原理を掴む

外部ライブラリに頼らず、Pythonでディープラーニングをゼロから実装するシリーズの最新刊です。Cholletの本がKerasという高レベルAPIで学ぶのに対し、本シリーズは低レベルの実装から積み上げます。両方のアプローチを経験すると、ディープラーニングの理解が格段に深まります。シリーズ累計で圧倒的な支持を得ている定番書。

【並行で読む】『大規模言語モデル入門』：LLMの中で何が起きているかを知る

GPT・BERTに代表される大規模言語モデルの仕組みを日本語で体系的に解説した技術書です。Transformerアーキテクチャの詳細、事前学習とファインチューニング、RLHF、プロンプトエンジニアリングまで網羅。Cholletの本でディープラーニングの基礎を固めた上で本書を読むと、LLMが「なぜあんなことができるのか」が構造的に理解できます。

【次に読む】『つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門』：理論を実践に落とし込む

ChatGPT API、LangChain、RAGを使って生成AIアプリとAIエージェントを実際に開発するハンズオン入門書です。前3冊で「仕組み」を理解した上で本書に取り組むと、理論と実践が結びつきます。Function Calling、RAG、マルチエージェントなど、実務で求められるトピックを手を動かしながら学べる構成です。