決定版!E資格参考書おすすめランキング【分野別にわかりやすく解説】

【分野別】参考書ランキング参考書

「E資格の勉強用に参考書を探してます!」

そんな人のために、本記事では学習分野別におすすめ本をランキング形式でまとめました。

本記事の信頼性

●E資格2022#1合格者(得点率90%超え)が書いてます(証拠あり
●100冊以上AI本を読んでます(証拠:一部レビュー記事あり)

E資格に受かった私が実際に買って読んだからこそわかる「本当に使える参考書・・・・・・・・・」を教えます!

  • 強化学習
  • 生成モデル
  • RNN系(自然言語処理など)
  • ニューラルネットワーク基礎
  • 機械学習

分野ごとに、試験対策にピッタリな本を紹介していきますね。

各部門1位~3位を発表!E資格試験対策に使える本はコレだ!

さっそく結論です↓

強化学習

1位:『ゼロから作るDeep Learning 4』 2位:『ITエンジニアのための強化学習理論入門』 3位:『強化学習アルゴリズム入門』
出典:斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning 4』(2022), 中井悦司『ITエンジニアのための強化学習理論入門』(2020), 曾我部東馬『強化学習アルゴリズム入門』(2019)
  1. 『ゼロから作るDeep Learning 4|強化学習編』
  2. 『ITエンジニアのための強化学習理論入門』
  3. 『強化学習アルゴリズム入門』

強化学習部門の栄えある第1位は『ゼロから作るDeep Learning 4|強化学習編』です。

1位の理由・魅力ポイント
  • 圧倒的にわかりやすい
  • 数学レベルがちょうどいい
  • 網羅性が高い

強化学習は難しい概念が多い初心者殺しの学問なので、参考書には「わかりやすさ」を求めたいところです。

この本のいちばんの魅力は圧倒的にわかりやすい点。
バツグンにうまい章構成とイラスト豊富な解説で内容がスーッっと頭に入ってきます。

エマ
エマ

下記のレビュー記事でも書きましたけど、マジでめっちゃ分かりやすかったです↓

あと、強化学習の解説本は「数学ムズすぎてワケわからん」or「数学ハショりすぎて勉強にならない」のどちらかが多いんですけど、この本に書かれてる数学はE資格にちょうどいいレベル感となってて、その点もgoodです。

基礎的なアルゴリズムから先端の深層強化学習まで網羅された、幅広く学べる最強の一冊となってます。

生成モデル

1位:『GANディープラーニング実装ハンドブック』 2位:『はじめてのディープラーニング 2』 3位:『実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習』
出典:毛利拓也ほか『GANディープラーニング実装ハンドブック』(2021), 我妻幸長『はじめてのディープラーニング2』(2020), Jakub Langrほか『実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習』(2020)
  1. 『GANディープラーニング実装ハンドブック』
  2. 『はじめてのディープラーニング 2|Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワークとVAE、GAN』
  3. 『実践GAN|敵対的生成ネットワークによる深層学習』

生成モデル部門の第1位は『GANディープラーニング実装ハンドブック』です。生成モデル関連の書籍は数が少なくて充実してないんですけど、そんな中でもこの本は高評価です。

1位の理由・魅力ポイント
  • 網羅性が高い
  • 理論と実装どっちも学べる

この本で学べる生成モデルは、VAE、DCGAN、Conditional GAN、LSGAN、ESRGAN、pix2pix、CycleGAN、Recycle-GAN、StyleGAN、AnoGAN、EfficientGAN、WGAN、3D-GAN、、、などなど基本モデルから最新モデルまで幅広いです。

エマ
エマ

GANは派生型が多くてややこしいんですけど、この本は各モデルの特徴を説明してくれてて、分かりやすいので助かります。

あと、実際に読んでみて個人的に驚いたのは理論面もちゃんとカバーされている点。

本のタイトルに「実装ハンドブック」とあるので実装だけと思いきや、数式やアルゴリズムの解説が意外と多いのでE資格の勉強にピッタリ。

生成モデルの理論と実装を広く浅く学べる高コスパ本です。オススメなのは、認定プログラムでひととおり勉強したあと、頭のなかを整理する目的でこの本を読む、という使い方ですね。

エマ
エマ

ちなみに、実装はPyTorchで書かれてます。

※補足※
2位の『はじめてのディープラーニング 2』も理論と実装を両方学べる分かりやすい本なんですけど、ページの半分以下しか生成モデルに触れられていない(半分以上はRNN系モデル)、網羅性が低い、などの点が勝敗を分けました。

RNN系(自然言語処理など)

1位:『ゼロから作るDeep Learning 2|自然言語処理編』 2位:『自然言語処理の基礎』 3位:『深層学習による自然言語処理』
出典:斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning 2』(2018), 岡崎直観ら『自然言語処理の基礎』(2022), 坪井裕太ら『深層学習による自然言語処理』(2017)
  1. 『ゼロから作るDeep Learning 2|自然言語処理編』
  2. 『自然言語処理の基礎』
  3. 『深層学習による自然言語処理』

RNN系(自然言語処理など)のNo.1は『ゼロから作るDeep Learning 2|自然言語処理編』です。

1位の理由・魅力ポイント
  • 理論と実装が同時に学べる
  • 圧倒的にわかりやすい

「わかりやすさ」もさることながら、2位と3位に大きく差をつけたポイントは「理論と実装が同時に学べる」点です。

ほとんどの自然言語処理系の専門書が理論だけの解説本 or 実装だけの解説本というなか、1位の本は理論に加えてPython実装コードも丁寧に説明されてます。

正直、RNN系(自然言語処理など)部門ではダントツですね。

エマ
エマ

購入前に内容が気になる人はレビュー記事をどうぞ↓
本の中身を写真付きでくわしく解説してます!

ニューラルネットワーク基礎

1位:『ゼロから作るDeep Learning』 2位:『はじめてのディープラーニング』 3位:『必要な数学だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装』
出典:斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning』(2016), 我妻幸長『はじめてのディープラーニング』(2018), チーム・カルポ『必要な数学だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装』(2018)
  1. 『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』
  2. 『はじめてのディープラーニング|Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション』
  3. 『必要な数学だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装』

強化学習や自然言語処理などを学ぶまえに、そもそもニューラルネットワークの基礎理論でつまずいている人には、こちら3冊がおすすめです。

3冊共通の特徴は「理論と実装が同時に学べる」という点。
ニューラルネットワークの入門書はとっても多いですが、理論とPython実装を一緒に解説してくれる本は意外と少ないです。

E資格受験には理論も実装も必要なので、まずこの3冊から選んでおけば間違いないでしょう。

エマ
エマ

レビュー記事も書いてるので気になる人は下記リンクからどうぞ。
本の中身について写真付きでくわしく解説してます↓

そんななか、1位に輝いたのは『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』です。

1位の理由・魅力ポイント
  • エッセンスがすべて詰まってる
  • 細部まで超丁寧に解説されてる

2位や3位に勝るいちばんの魅力ポイントは「エッセンスがすべて詰まってること」。

ニューラルネットワークの入門書の多くは、初心者を意識しすぎて重要な理論を飛ばしたり、あやふやな解説でごまかしたりします。

1位の『ゼロから作るDeep Learning』は妥協せずにニューラルネットワークを学ぶうえで欠かせない理論・アルゴリズムをすべて網羅してます。

なので2位や3位の2冊に比べて難易度は少し高めですが、丁寧でわかりやすい解説が細部まで施されてるおかげで、初心者でも理解できる内容となってるんです。

エマ
エマ

おすすめの選び方★
まず『ゼロから作るDeep Learning』を本屋で手に取ってみてください。
ぱらっと眺めてやっぱりムズかしいな~と感じた人は、ワンランク難易度が下の『はじめてのディープラーニング』にしましょう。

機械学習

1位:『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書』 2位:『ITエンジニアのための機械学習理論入門』 3位:『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』
出典:伊藤真『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書』(2022), 中井悦司『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(2021), 清水琢也ほか『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』(2020)
  1. 『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書』
  2. 『ITエンジニアのための機械学習理論入門』
  3. 『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』

機械学習部門のNo.1は『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書』でした。

1位の理由・魅力ポイント
  • イラスト付き解説が見やすい
  • 数式とコードの結びつきが分かりやすい

この本が人気なワケ、それは何といっても「分かりやすい」から。

序盤は初学者でもついていけるようにPythonや数学の基礎からはじまるので安心です。初学者がつまずきやすい機械学習の理論・実装の説明は、見やすいイラスト&かみ砕いた説明のおかげで、すんなりとイメージを掴むことができます。

E資格では数式とPythonコードを両方理解することが合格のカギになりますが、初心者にとっては結構ムズかしいこと。ですがこの本は「数式解説 → コード解説」の流れがめちゃめちゃキレイなので、数式とコードがどう繋がっているか分かりやすいです。

ディープラーニングの勉強に入る以前に、そもそも機械学習の勉強の段階でつまずいている初心者にぜひオススメします。

エマ
エマ

『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書』の唯一のデメリットは網羅性が低いこと。分かりやすさ優先なので仕方ないですね。

物足りない人は、少しレベルアップしますが網羅性が高い『ITエンジニアのための機械学習理論入門』や『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』がオススメですよ!

E資格オススメ本まとめ!分野別1位をあらためて紹介

各分野で1位に輝いた本をまとめます↓

結論、「ゼロつく強し」ですね。

E資格公認の教科書なんじゃないかってくらいホントに試験対策にピッタリです。

ほとんどのE資格受験者が買ってますし、私も実際にE資格の勉強で使ってました(めちゃくちゃお世話になりました)。

自信をもってオススメします!

以上で本記事はおわりです。
このほか、「参考書はいっぱい種類があって迷う!」という人向けに参考書の比較記事も書いてます。分野別にわかりやすく図解でまとめてるのでご参考までに↓