網羅的に読んできた機械学習系の本の中で、必須本だけを選定しました。正直まだ良書はあると思うのですがまた更新します。

シンギュラリティは近い 人類が生命を超越するとき

今もいるのかわからないが、カーツワイルはGoogleの人。過激な仮説を提唱する。

ディープラーニング　学習する機械　ヤン・ルカン、人工知能を語る

FacebookAI Resarchのヤン・ルカンの書いた本。学会にもよく登場する。第3次人工知能ブーム時にはベンジオ、ヒントン、ヤンの３人をウォッチしていた。

PythonとKerasによるディープラーニング

Kerasのライブラリを作っていたGoogleの人、フランソワ、ショレイの出した本。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

バークレイの講座をもとに作ってると思われる。大ヒットした書籍。斎藤 康毅さんの本はどれもわかりやすい。

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

久保隆宏さんの本もわかりやす。

機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習

人工知能のアーキテクトたち ―AIを築き上げた人々が語るその真実

東大の松尾研の書籍はどれも勉強になりますが、こちらの本は次の汎用AIについて研究者がどう考えてるかを書いてます。

巣籠 悠輔

良い本が多いです。

小川 雄太郎

PyTorch周りなどわかりやすいです。

Ian Goodfellow

有名な研究者の書籍も抑えておくと良い。

過去に書いた記事ですが、こちらもご参考までに。

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