人工知能基礎編<レベル1>

まずは、機械学習やディープラーニングのプログラミングから入る前に、全体像の俯瞰と用語の整理をしましょう。
AIって何？何ができるの？ディープラーニングってよく聞くけど何がすごいの？
そういった方にはレベル1の書籍から読むのがオススメです。まずは以下3冊を読み進めてみて下さい。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版 

文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要 

機械学習編<レベル2>

上記から2,3冊読めば、AIのイメージ、AI、機械学習、ディープラーニングの関係性、できる事、できない事などイメージできたかと思います。
次に機械学習プログラミングを行います。

まずは、下記の書籍を購入し、機械学習の主要なアルゴリズムを俯瞰して下さい。

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑

読み終えた方は、次に選ぶのは以下のオライリーから出版されている機械学習の本です。4週間〜１ヶ月を目処に一通り読み進めてみて下さい。全部理解しようとせず７割の理解で構いません。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 

機械学習のための数学編<レベル3>

Pythonを用いて機械学習の一連のイメージが出来たら、数学の範囲をカバーしましょう。
回帰分析やロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの内部を学んでいきます。
ここで選ぶのは下記３冊です。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- 

最短コースでわかる ディープラーニングの数学

大学数学までやった方は真ん中の機械学習のエッセンスだけ購入すると良いです。
数学に苦手意識がある方や、復習も兼ねて機械学習の数学を勉強したい方は①機械学習を理解するための数学のきほん→②ディープラーニングの数学→③機械学習のエッセンスの順に読んでみて下さい。

ディープラーニング<フレームワークを用いた実装編/レベル4>

次にKerasやPyTorchといった深層学習フレームワークを用いてディープラーニングを進めてみましょう。

PythonとKerasによるディープラーニング 

つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング

ディープラーニング編<理論と実装編/レベル5>

では、機械学習編同様に、理論と実装も行なっていきましょう。
購入する書籍は下記の２冊です。

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 

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 

機械学習を効率よく学ぶには

深層学習や機械学習技術を学ぶ上でオススメは、機械学習エンジニアからいつでも質問できる環境で学ぶことです。

AI Academy Bootcampなら、６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。
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