本選びの基準

E資格学習で本を選ぶ際の基準は「①コードが書いてある②数式の意味が説明されている③Kindle版でも紙版でも手を動かせる」の3点でした。解説だけで手を動かさない本は、読んだ気になって実力がつかないという経験から学びました。

第1位：ゼロから作るDeep Learning

オライリーから出ている『ゼロから作るDeep Learning』シリーズ（斎藤康毅著）は全E資格受験者必読です。Vol.1はニューラルネットワークを一から実装する内容で、誤差逆伝播・CNNの実装を通じて「なぜこの計算が必要なのか」を体感できます。

第2位：深層学習（岡谷貴之）

機械学習プロフェッショナルシリーズの『深層学習』（岡谷貴之著）は数式レベルで理解したい人向けです。ゼロから作るDeep Learningと並行して読むことで、理論と実装の両面から理解が深まります。難易度は高いですが、E資格の数学的な部分を補強できます。

第3位：Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書

機械学習全般の基礎を押さえる本として、『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書』は入門から中級へのブリッジに最適です。E資格の範囲の機械学習（SVM・決定木・クラスタリング等）を実装付きで学べます。

第4位：AI倫理・社会実装系の本

G検定・E資格の出題範囲にはAI倫理・法律・社会実装が含まれます。この分野は「AIの倫理ガイドライン」「個人情報保護法」「著作権とAI」などのトピックで、専門書より時事問題として追うのが効率的です。JDLAが公開している「AI原則」「AI白書」は必読です。

第5位・第6位：補助教材として

補助教材として使ったのは『統計学入門（東京大学出版会）』と『線形代数入門（東京大学出版会）』です。E資格の数学部分で詰まった時に該当箇所を調べる辞書的な使い方をしました。最初から通読する必要はありません。

本を活かすためのアウトプット習慣

本を読んだだけでは知識は定着しません。私はnoteに学習記録として書くことで定着率を上げました。「この概念を自分の言葉で説明できるか」をテストするアウトプットが、インプット10回分の価値があります。

まとめ