【1周目 - 学習レビュー】Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで（Aidemy公式教科書）

Contents - 目次（もくじ）

1 この書籍の特徴とは？：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
- 1.1 重版出来の意味を考える：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
2 レビュー – 一言で言うと？：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
3 詳細レビュー：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
- 3.1 詳細レビュー – 外観・材質、正誤表について：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
- 3.2 詳細レビュー – 内容について：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
4 書籍の購入：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
5 書籍を読むための数式等を学習出来るコンテンツも公開しました – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書
- 5.1 共有:

この書籍の特徴とは？：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

2020年2月12日に重版出来（じゅうはんしゅったい）「3刷」となっている

【日本最大級!人工知能サービス「Aidemy」公式教科書】
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY)

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで

【日本最大級!人工知能サービス「Aidemy」公式教科書】
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで（株式会社アイデミー石川聡彦著）
発売日：2018年11月刊行
出版社：翔泳社

の1周目の学習レビューをまとめておきます。

この書籍の特徴としてAidemyの学習サービスで提供して頂いている

・Python 入門　
：無料体験コース
・NumPy を用いた数値計算　＊現：ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）　
：有料コース
・Matplotlib によるデータの可視化　＊現：ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）　
：有料コース
・データクレンジング　
：有料コース
・機械学習概論
：無料体験コース
・教師あり学習（分類）
：有料コース
・ディープラーニング基礎
：無料体験コース
・CNNを用いた画像認識
：有料コース

＊　2020年2月18日確認時点の料金

の8講座を書籍として再編集されている点が挙げられます。Aidemyの公式サイトの料金説明を読んだだけでは税込表示か、税抜表示かはわかりませんでしたが、単純計算で

8,000円台

でした。書籍の定価は

本体：3,520円（税込 10%換算）

でした。そのため、書籍だけで理解出来る方（+ 自分でPython環境を構築出来る方）であれば約5,000円安くコースを受講しているみたいな感じですね。

ここで

「 オンラインコースと比べると安いけどアイデミーさん… 大丈夫？ 」

と思われる方もいるのではないかと思います。

これに関しては、この書籍の “あとがき”（P771 – 初版第1刷発行の場合）にも触れられています。やはり、オンラインコースのコンテンツの書籍化にあたっては、ステークホルダー（利害関係者）や社内で議論されたようでした。
最終的には、短期的な利益を追うのではなく

社会とテクノロジーをつなぐ会社

という原点に立ち返り、エンジニアに広く貢献する会社という思いを重視して、出版された書籍のようです。
ちなみに、2020年2月18日時点でミッションは

Mission
AIをはじめとする先端技術と産業領域の融合に
取り組む人と組織を支援する
私たちが目指すのは、人工知能・ブロックチェーンなどの先端テクノロジーをもっと身近にすることです。

出典：
株式会社アイデミー
会社情報 – ミッション
2020年2月18日確認時点

のようです。

【追記：2020年5月8日】

2020年5月8日にプレスリリースされた情報によると、ミッションがリニューアルされたようです。

新ミッション
：先端技術を、経済実装する。
AIをはじめとした新たなソフトウエア技術を、いち早くビジネスの現場にインストールし、次世代の産業創出を加速させる。
それが、私たちAidemyの使命です。

出典：
株式会社アイデミー
会社情報 – ミッション
2020年5月9日確認時点

2019年11月29日にアイデミーから公表されたニュースによると

10秒ではじめるオンラインAI学習サービス「Aidemy」ユーザー数50,000人

出典：
株式会社アイデミー
ニュース 2019年11月29日
10秒ではじめるオンラインAI学習サービス「Aidemy」ユーザー数50,000人を突破！
2020年2月18日確認時点

ということで、多くの方に貢献してくださっているサービスなので、これから深層学習をはじめとした機械学習の分野を学び始めたい方にとっては、

の書籍は気になりますよね。

その他の特徴として、人工知能特化型プログラミング学習サービスの Aidemy Premium Plan（アイデミープレミアムプラン） のサービスでこの書籍の「添削問題」のコードレビューや、書籍内容に関して質問・相談等にも対応してくださる旨が、「はじめに（ⅲページ）」に記載されています。

参考情報として2019年に実施された調査では、株式会社アイデミーは

「経営者が選ぶAI学習サービスNo.1」「AI学習サービス満足度No.1」
＊調査元：リンクアンドパートナーズ・アンケートモニター提供元：ゼネラルリサーチ（調査期間：2019年12月16日～2019年12月17日・調査対象：JDLA E資格認定講座所持企業 9社）

「オンラインAI学習サービスユーザー数No.1」
＊調査元：ESP総研（調査期間：2019年11月下旬～2019年12月23日・調査対象：JDLA E資格認定講座所持企業 8社の提供する個人向けオンライン講座）

のようです。すごいですね。

2020年2月18日時点で、Amazon.co.jpに投稿されているレビューを見た所

・統計の知識が全くない方や、画像認識の深層学習等の機械学習の全くの初学者にとっては難しいのかもしれない…

という印象も受けています。そのため、上記のアイデミーの学習サービスは、これから深層学習の理論とPythonでの実装方法を学び始めたい初学者の方にとっては、学習の挫折を予防する意味でもありがたいコースなのではないかと思います。

このサイトでもAidemy Premium Planの受講を検討中の方が、受講する前に知っておきたい情報等をまとめておきましたので、必要に応じて以下の記事もご活用ください。

：【受講前に確認】アイデミーの口コミ・評判を比較 – Aidemy Premium Plan by 子供プログラマー

重版出来の意味を考える：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

2018年10月に初版1刷発行ですので、2020年2月までの約1年の歳月をかけて、

・世の中の深層学習を学び始めたい初学者の方に求められているのではないか？

ということは、感の鋭い方であれば汲み取れるのではないかと思います。

自分はというと、この記事初回投稿時点（2020年2月18日）の数週間前にすでに購入はしていましたが、

「 どのように学習していこうか… 」

ということをしばらく考えていました。
この書籍の “はじめに”（ⅲ）では手を動かして（コードを書きながら）理解することが推奨されていましたが、まずは

・とりあえず1周、手を動かさずに読んでみる
（コードを書かずに、とりあえず読んでみる）

ことにしました。

レビュー – 一言で言うと？：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

・【重版出来!】Aidemy公式教科書 -「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで」を学習中（2020年2月）　

の記事でも簡単に途中経過の感想を書かせていただきましたが、1周目の一読した後の読後感を一言で表現すると

・良かった

です。これだけの感想では、

「 何が良いの？ 」

と疑問に思われる方も多いのではないかと思いますので、以下に詳細をまとめておきます。
これから深層学習関連の知識を学び始めたい方の日々の勉強の参考になることがありましたら幸いです。

詳細レビュー：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

購入して、手元にある書籍、初版第1刷発行版の

に関してのレビューです。
以前、正誤表で公開された情報も追記・修正されているようですので2020年2月以降に刷られた第3刷を購入される方は羨ましいです。

詳細レビュー – 外観・材質、正誤表について：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

まず、自分が書店で購入した初版第1刷発行版の書籍の外観や材質、正誤表に関する感想として

【利点：肯定的な感想】
・表紙のデザインが爽やかな感じがして良い
・本を横から見ると、各単元を識別しやすいように印がついていて視覚的に把握しやすい
・本の背をグイッと折り曲げても耐えうる質が良い背
・誤字脱字が少ない
（一般的なプログラミング系の書籍と比べた場合の感想。個人の印象では、商業的に発売されているレベルでもプログラミング系書籍は誤字脱字が多い印象を受けています。また、初版第3刷発行までに、初版第1刷発行版の誤字脱字・補足説明の追加修正が行われているようです。）

【欠点：否定的・批判的な感想】
・重い（初版第1刷発行版では774ページ）

といったところでしょうか。プログラミングの書籍というと

「 重い… 」

傾向があるので、欠点と言っても、多くの書籍に共通するものなので気になる方は少ないのではないかと思います。なんと言っても

・774ページ

ですので…

約1kg（約770ページ）
：Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで

約0.5kg（約300ページ）
比較用の書籍：ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
＊元祖機械学習本のベストセラー・ロングセラー

ゴロゴロしながら書籍を勉強したい場合には、PDF版やKindle版等の電子データを選んだ方がいいのかもしれませんね。

また、本の背の質は良さそうですね。机に置いて学習する際にはありがたいです。

この記事では、まだ配布して頂いているサンプルコードを試していませんのでサンプルコードの動き具合に関してはわかりませんが、利点で挙げさせて頂いている

・誤字脱字が少ない

これは大きな利点ではないかと思います。
これまでに購入してきた機械学習プログラミングをはじめとしたプログラミング系の書籍の中には、

「 正誤表を確認してみたところ、修正箇所だらけでやる気が失せてしまった… 」

という経験をしたことがあります。

「 よし、この本でしっかりと勉強するぞ！ 」

と意気込んで読み始めた書籍も、正誤表情報で公開されている修正箇所があまりにも多いとやる気がなくなりますよね…
一方、この書籍は、（プログラミング系書籍としては珍しく？）誤字脱字・修正箇所等が少ないため、正誤情報に掲載されている情報（初版第1刷発行版では11箇所）を自分で書き換えたり、「6.2.6 関数のimport（インポート）」の部分の追加情報をプリンタで印刷し書籍に挟むことですぐに対応出来ました。

＊確認時点では最終更新日:2019年10月24日の正誤表の情報
　情報では、電子書籍訂正の修正等は1つされていないようでした

どの機械学習プログラミング系の書籍も、著者等がこれまでに収集・蓄積されてきた数少ない貴重な情報をまとめてくださっていると思いますので、発刊後の正誤表情報で、修正箇所が少ないのはかなりの高評価ポイントではないかと思います。
1つの書籍を何度も読み込むことで、より確かな知識を安心して自分のものに出来ますからね。

また、これから使い込むにあたって、辞書のように視覚的に大まかな項目・章の場所が把握しやすいのはありがたいですね。

詳細レビュー – 内容について：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

とりあえず1周読んでみた感想としては

・画像認識の深層学習プログラミングをするにあたっての基礎を把握するために適宜確認出来るように手元に置いておきたい一冊

と言ったところでしょうか。
自分の場合は、適宜、画像認識を行うための畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）の深層学習関連知識を確認するための補助教材として使っていこうと思います。

この書籍の内容のみでは、すでに世の中に公開して頂いているMNIST（エムニスト：手書き数字「0〜9」までの画像と正解ラベルが揃ったデータ）等の有名なデータセットを活用したサンプルコードのため

・すぐにオリジナルデータセットを活用した画像認識AIプログラムを作ることは出来ない

のでのはないかと思います。そのため、オリジナルの自作画像認識用AIプログラムを作るためには、インターネット上に公開して頂いている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の深層学習プログラムのサンプルコード等を併用して学習する必要はありそうです。

オリジナルの自作画像認識用AIプログラムのサンプルを参考にしながら、この書籍に書かれている

・Pythonプログラミングの基礎等の確認
　第4章 Pythonの基礎
　第5章 Pythonの基本文法
　第6章　関数の基礎
　第13章　lambdaやmapなどの便利なPython記法

・画像データの処理の仕方の基礎の確認
　第15章　OpenCVの利用と画像データの前処理

・計算・データ処理系のライブラリの基礎等の確認
　第7章　NumPy
　第8章　Pandasの基礎
　第9章　Pandasの応用
　第14章　DataFrameを用いたデータクレンジング

・データの可視化・視覚化の基礎の確認
　第10章　データ可視化のための準備
　第11章　matplotlibの使い方
　第12章　様々なグラフを作る

・教師あり学習（分類）の基礎等の確認
　第16章　教師あり学習（分類）の基礎
　第17章　ハイパーパラメータとチューニング（1）
　第18章　ハイパーパラメータとチューニング（2）

・深層学習（画像認識）の基礎等の確認
　第19章　深層学習の実践
　第20章　深層学習のチューニング
　第21章　CNNを用いた画像認識の基礎
　第22章　CNNを用いた画像認識の応用

等の情報を適宜参照することで少しずつ、オリジナルの自作画像認識用AIプログラムの作成に近づくのではないかと思います。

個人的に勉強になったこととして、

・第6章　関数の基礎：6.2.6 関数のimport（インポート）
（初版第1刷発行版では148ページ）

の追加情報で説明して頂いている、図や説明がimport関連で曖昧にしていた部分の頭の整理になり助かりました。
Qiitaを利用されている方は、すでにご存知の方もいるのではないかと思いますが

：侍エンジニア塾とAidemyの杜撰さから学ぶべきこと（2018年の投稿 by @nkmk）| Qiita
2020年2月18日利用

で取り上げられている内容のところですね…
こういった記事が投稿されるということは、

・その業界の何かしらの分野で飛び抜けてしまった
（事実、サービス開始後約100日で10,000人以上の登録ですから目立ちますね）

結果、

・出る杭は打たれる

ということではないかと思います。

上記の記事のコメント等を確認して頂くと感じるのではないかと思いますが、こういった記事が投稿される中、批判を受けつつも、今後もより良いサービスを世の中に提供すべく代表取締役社長の石川聡彦さんが誠実に対応されている姿を垣間見れるのではないかと思います。

その後、時間が経過し、2019年12月には株式会社アイデミーが経団連に加盟、2020年1月には、

・株式会社アイデミーが「8.3億円」の資金調達を公表。（2020年1月）by 子供プログラマー

の記事で取り上げさせて頂いたように「8.3億円」の資金調達もされているようですので、今後が楽しみですね。

その他には、

・第21章　CNNを用いた画像認識の基礎

は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をプログラム（実装）する上で必要な「理論」と「アルコリズム」について頭を整理するのに参考になりました。アルゴリズムを説明するプログラムは、現象を理解するためにKerasを使わずに説明して頂いているので、1周目の自分の頭の状態では、なんとなくしか理解が出来ませんでした。しかし、出力結果を見ることで

・畳み込み層（21.2.2）
・プーリング層（21.2.3）
・filters（Conv 層）（21.3.1）
・kernel_size（Conv 層）（21.3.2）
・stride（Conv 層）（21.3.3）
・padding（Conv 層）（21.3.4）
・pool_size（Pool 層）（21.3.5）
・strides（Pool 層）（21.3.6）
・padding（Pool 層）（21.3.7）

のイメージを直感的に学ぶことが出来ました。Kerasを使うことで、深層学習の中身が見えにくくなりますが、このようにKerasを使わずにアルゴリズムを記述して頂いていることで、

・何周もこの書籍を学ぶ中で徐々にアルゴリズムについても分かってくるようになるのでは？

と期待しています。（1周目ではわかりませんでしたが…）

また、

・第19章　深層学習の実践
・第20章　深層学習のチューニング
・第21章　CNNを用いた画像認識の基礎

の章を学ぶことで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をKerasで実装する際に必要な基礎知識は概ね習得出来るのではないかと感じました。

これまでに、このサイトでも、深層学習をはじめとした機械学習の敷居を下げるべく、

MNISTのデータセットで数字画像認識が出来る入門的なサンプルプログラムです
：【コード解説】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）サンプルコード – Colaboratory・Keras・MNIST

オリジナルデータセットで自作画像認識AIを作れる応用的なサンプルプログラムです
：【コード解説】自作画像認識AI：Keras・CNN・Pythonオリジナルデータセット対応の機械学習サンプルコード

等と、いくつかのサンプルコードを公開してきましたが、

・深層学習の基礎知識・理論についての説明までは踏み込めていない…

＊2020年2月18日時点までの状況

のが現状でした。なぜかと言うと、色々な情報を参考にしつつ学習してきたこともあり、自分の頭の中でまだ考えがまとまっておらず、記事や動画の投稿までには至っていませんでした。
そのため、上記の

・第19章　深層学習の実践
・第20章　深層学習のチューニング
・第21章　CNNを用いた画像認識の基礎

を読んでいて

「 これは、素晴らしい！（自分の公開しているサンプルコードを理解するための補助教材として） 」

と思いました。
そのため、この記事を読んでくださっている画像認識系の深層学習プログラミングに関心のある初学者の方は、自分が公開しているサンプルコードを無料（Googleアカウントがあれば無料でGoogle Colaboratoryのjupiter notebookの環境で試せます）で試しつつ、

の書籍で、基礎的な事項や理論を学ぶことで、より理解が深まるのではないかと思います。

以上、簡単ではありますが、学習1周目の感想です。
これから何周も学ぶことで少しずつPythonプログラミングや、データ処理・画像データの処理関連、深層学習関連の基礎を叩き込みたいと思います。

長くなりましたが、ここまで記事を読んでくださりありがとうございました。
初学者の方の中には、学習を進める中で多くの疑問が出てくる方もいるのではないかと思います。
Aidemy Premium Plan（アイデミープレミアムプラン）では、書籍内容に関して質問・相談等にも対応してくださるようですので、ありがたいですね。

書籍の購入：Aidemy公式教科書 – Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書

以下に、

が購入出来るインターネットショップの情報を掲載しておきます。
Amazon.co.jpでレビューも確認出来ましたので、この記事の情報と合わせて比較検討等してみてください。
一番いいのは、書籍を実店舗（本屋さん）で確認し、自分の現状の知識でも大丈夫そうか確認してみることをお勧めします。

書店で購入出来る方等は、こちらのリンク先で、1〜3刷までの正誤表の状況を確認してみてください。
初版第1刷発行版の場合は、自分と同じように幾らかの修正する箇所があります。
：【詳細ページ】Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで | SEShop（翔泳社）

Amazon.co.jpで詳しく見てみる（レビューの投稿も確認出来ました）
単行本
：Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY) 単行本

Kindle版
：Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで

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