ITエンジニアがおすすめする技術書 10選。～前編～

約400ページ。20のChapterに分けられており、1日1Chapterで1ヶ月ほどで1周できる。学習計画が立てやすく、内容が良くまとまっている本だった。

Linuxの機能、コマンドラインの操作、シェルスクリプトなどに触れており、Linuxの操作に慣れたい初学者にも安心な内容となっている。解説が丁寧で、リファレンスとしても優秀な一冊。

Web関連に興味があり古い本ですが手に取ってみました。

全体的にサラっと読める内容でわかりやすかった。
序盤はWeb技術の歴史で、中盤はインターネットの仕組みとなり、最後はMVCモデルの説明となっている。
書籍のところどころにコラムが付いていて興味を持てる内容となっている。

一通り最後まで読んでみて、HTMLやPHPを少し学んだ人が読むとより知識に幅が広がるのではないかと思った。
古いからと言って敬遠せず手に取って欲しい。

少し煽った(?)感じに捉えられる表題ですが、とても良いと思います。

発行年度が古くて、購入したあと、やってしまったかと一瞬後悔しましたが、読んでみての感想は、最初にこれを読んでよかったなと。

入門、初学者のためという位置付けだと理解していますが、その後に入れる知識の連結にとても役に立ちました。

個人的には、文体がとても心地よいというのもあったかもしれません。

「プログラミング未経験、AI未経験、平均的な高校数学の知識」という条件で読みました。

プログラミングは基礎が身に付いている前提で話が進むので、Python未経験だと理解するのが難しいと思います。

数学面では微分や線形代数の考え方が登場しますが、これもある程度理解している前提で話が進みます。

本書の趣旨である「AIの理論」については非常に丁寧な解説がされており、時間をかけて向き合えば本質的な理解ができるようになっています。

「プログラミング」や「数学」の部分が経験者向けのレベルなので、自分は『Python1年生シリーズ』の本と、無料の「chainerチュートリアル」というサイトでその辺りの不足知識を補いました。

シンプルにニューラルネットワークを構築してDLを学ぶというコンセプトが特徴で、数冊読んだDL入門書の中では分かりやすいと言える。
だが、コードを読んで理解できるかと言われると理解が難しく、実際に理解できるまでには何度も読み返さなければならない。
可読性が高いpythonをプログラミング言語として選択したメリットを実感できない、というのが率直な感想。
開き直って一切numpyを利用しないプログラム例も示してくれた方が、回帰問題や分類問題への応用も理解しやすいと思うのだが。