Book Watch/読み放題！TechLib新着情報
機械学習の基本から深層学習の専門書まで！ 実践AI技術書が読み放題
『じわじわわかる機械学習』や『全容解説GPT』など計12冊が追加
2026年10月28日 18:59
ITエンジニア向け技術書籍の読み放題サービス「TechLib」（月額3,080円）では、プログラミング言語、サーバー・クラウドサービス、コンテナ開発、情報処理資格、AI・機械学習、ネットワーク・セキュリティなど様々なジャンルの書籍を取り揃え、続々と新しい書籍が追加されている。本コーナーでは、そんな「TechLib」に新規で追加された書籍を紹介する。
今週は、数式を使わず図解中心でアルゴリズムを学べる機械学習の入門書をはじめ、GPTモデルを活用したテキスト生成AIプロダクト構築、自然言語処理や情報抽出の要素技術、数理・データサイエンスの数学基礎、AIリスクマネジメントや安全性、深層学習の動作原理を解き明かす専門書まで計12冊を公開した。基礎のキャッチアップから先端研究・プロダクト開発の実務まで幅広く学べるラインナップとなっている。
なお、通常の10日間無料トライアルに加えて20日間分が延長される「TechLib」30日間無料トライアルを利用するには、申し込み時にクーポンコード『techlib_202610wf』を入力すればよい（有効期限は2027年3月末まで）。
『じわじわわかる機械学習 データ分析・AIアルゴリズムのなかみ』
数式を使わず図解中心で機械学習の基礎を解説した超入門書。教師あり・なし学習の代表的アルゴリズムからディープラーニング、強化学習までを平易な言葉で説明しているので、知識ゼロでも動作メカニズムを直感的に把握できます。
『全容解説GPT テキスト生成AIプロダクト構築への第一歩』
GPTモデルを活用したテキスト生成AIプロダクトの開発手法を解説した入門書。技術要素やAPIの使い方から、グローバル企業の利用動向まで、GPT／OpenAI APIを利用する前に押さえておきたい基礎知識を確認できます。
『IT基礎教養 自然言語処理＆画像解析 "生成AI"を生み出す技術』
生成AIを支える中核技術である自然言語処理と画像解析の基礎を解説した入門書。文章分類問題や画像解析問題を解くパートでは、実際の動作を確認できるPythonコードがGoogle Colaboratory上に用意されており、Webブラウザ上で実行結果を確認できます。
『言語処理システムをつくる 実践・自然言語処理シリーズ 第1巻』
自然言語処理システムを実際に構築するための指針を示した解説書。外来語のカタカナ表記などを題材に、解くべき問題の分析からシステムの設計・実装に至るプロセスを丁寧に解説しています。実践・自然言語処理シリーズの第1巻。
『情報抽出・固有表現抽出のための基礎知識 実践・自然言語処理シリーズ 第4巻』
テキストから目的の情報を自動抽出する「情報抽出」の解説書。固有表現抽出や固有表現間の関係抽出に焦点を当て、アノテーションの品質管理から機械学習を用いた情報抽出器の構築手法までを解説しています。実践・自然言語処理シリーズの第4巻。
データサイエンスやAIの数学的な内容を紙と鉛筆で解きながら学べる教科書。回帰分析からニューラルネットワーク、CNNまで、各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて整理し、例題や確認問題を通じてステップアップできます。
『数理・データサイエンス・AIのための数学基礎 Excel演習付き』
データサイエンスやAIの理解に必要な数学の基礎を、Excel演習を交えて学ぶ入門書。文章中の空欄を埋めながら読み進める構成と実際に手を動かす作業を通じて、中学・高校の数学に苦手意識がある人でも理解することができます。
『AIリスク・マネジメント 信頼できる機械学習ソフトウェアへの工学的方法論』
機械学習ソフトウェアを安全かつ信頼できるものにするための工学的手法をまとめた解説書。ディープフェイクなどの利用者倫理や分布外データへの対応など、機械学習特有のリスクを管理・低減する方法を丁寧に解説しています。
生成AIやLLMの社会実装に伴うリスクと安全性を論じた解説書。プライバシー、セキュリティ、倫理面の重要性を強調し、AI・機械学習を適切に活用するための論点を多角的に解説しており、興味のある章から読み始めることができます。
人工知能研究の第一線で活躍するトップランナー9名へのインタビューをまとめた1冊。「強いAI・弱いAI」という視点で、各研究者がそれぞれ描くAIの可能性と限界、技術的課題などを通して、AIの実像を浮き彫りにしています。
『バイオインフォマティクスのための人工知能入門 ―基礎から行列・テンソル分解／深層学習まで―』
バイオインフォマティクスで用いられるAI手法の原理を学ぶ入門書。統計学などの古典的手法から、現在主流となっている行列・テンソル分解、ニューラルネットワークなどの実用的な技術までを最小限の数式と具体例で平易に解説しています。
深層学習の仕組みをベクトルや微分といった基礎数学から丁寧に解説した書籍。深層学習の構造や学習ルールを羅列するのではなく、「なぜそうなるのか」に重点を置き、畳み込みや再帰型、GANなどの深層生成モデルまでを論理的に解き明かします。