【2024年最新】TensorFlowの独学におすすめの本3選を現役エンジニアが紹介

TensorFlowについて体系的に学びたい…。
TensorFlowについて解説されたわかりやすい書籍は？

このように思われている方向けに本記事ではTensorFlowの独学におすすめの本をご紹介いたします。記事を読むことでTensorFlowの良書を把握することができるはずです。

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【2024年最新】TensorFlowの独学におすすめの本3選
TensorFlowを本で学習する3つのメリット
TensorFlowを本で学習する2つのデメリット
- その【1】情報が古い可能性がある
- その【2】手を動かしながら学習しづらい
TensorFlowを効率的に学ぶために大切なこと
TensorFlowを本で学習したら案件を探してみよう
【2024年最新】TensorFlowの独学におすすめの本｜まとめ

【2024年最新】TensorFlowの独学におすすめの本3選

本章では早速、TensorFlowの独学におすすめの本を紹介いたします。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を実際に手に取ってみてください。

おすすめ本①TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み

ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓで動かしながら学ぶ　ディープラーニングの仕組み畳み込みニューラルネットワーク徹底解説/マイナビ出版/中井悦司

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1冊目のおすすめ本は『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』になります。

本書は、ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを動かしながら学べる書籍です。出典：Amazon

当書ではニューラルネットワークの原理と原理をどのようにコードとして落とし込むかの両方についてバランスよく学習可能です。そのため、TensorFlowは手段の一つと捉えており、あくまでこれからディープラーニングについて深く学んでいきたいと考えている方に当書はおすすめの書籍と言えるでしょう。

TensorFlowを本で学習する3つのメリット

本章ではTensorFlowを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がTensorFlowを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。

情報が体系的にまとまっている
手書きのメモを取りやすい
専門家による情報を得られる

その【1】情報が体系的にまとまっている

ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。

その【2】手書きのメモを取りやすい

電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。

その【3】専門家による情報を得られる

書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。

書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。

TensorFlowを本で学習する2つのデメリット

本章ではTensorFlowを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がTensorFlowを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

情報が古い可能性がある
手を動かしながら学習しづらい

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。

その【2】手を動かしながら学習しづらい

ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。

出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。

TensorFlowを効率的に学ぶために大切なこと

本章ではTensorFlowを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。

アウトプット量を増やす
わからない点は質問する
オンラインリソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。

あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。

その【3】オンラインリソースも活用する

また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

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