【2023年】強化学習のおすすめ本ランキング７冊！年４００冊読む書評ブロガーが紹介！

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柿田ぴんと

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1位. おすすめ本│『人工知能はどのようにして　「名人」を超えたのか？―最強の将棋ＡＩポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質』

人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質

『人工知能はどのようにして　「名人」を超えたのか？―――最強の将棋ＡＩポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質』は、「人工知能と人間の本質的な違い」そして「知能と知性の未来」を紹介しています！

第１章　将棋の機械学習―プログラマからの卒業
（将棋の名人を倒すプログラムは、名人でなければ書けないのか？；そもそも、コンピュータとは何か？　ほか）

第２章　黒魔術とディープラーニング―科学からの卒業
（機械学習によってもたらされた「解釈性」と「性能」のトレードオフ；黒魔術化しているポナンザ　ほか）

第３章　囲碁と強化学習―天才からの卒業
（人工知能の成長が人間の予想を大きく超えたわけ；人間は「指数的な成長」を直感的に理解できない　ほか）

第４章　倫理観と人工知能―人間からの卒業
（知能と知性；「中間の目的」とＰＤＣＡで戦う人間の棋士　ほか）

巻末付録　グーグルの人工知能と人間の世紀の一戦にはどんな意味があったのか？
（人間を超えたアルファ碁は、どのようにして強くなったのか；アルファ碁はたくさん手を読んでいるのではなく、猛烈に勘がいい　ほか）

など、目からウロコの解説の連続で、既存のどんな人工知能の解説書よりも面白くてわかりやすいおすすめの１冊です！

『人工知能はどのようにして　「名人」を超えたのか？―――最強の将棋ＡＩポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質』を読む

2位. おすすめ本│『機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習　入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)』

機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習入門から実践まで (KS情報科学専門書)

講談社

『機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習　入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)』は、

実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介しています！

１　強化学習の位置づけを知る
２　強化学習の解法（１）：環境から計画を立てる
３　強化学習の解法（２）：経験から計画を立てる
４　強化学習に対するニューラルネットワークの適用
５　強化学習の弱点
６　強化学習の弱点を克服するための手法
７　強化学習の活用領域

など、エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説！

コードが公開されているから、すぐ実践できるおすすめの１冊です！

強化学習のおすすめ本『機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習　入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)』を読みたい方はこちら↓

『機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習　入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)』を読む

3位. おすすめ本│『最強囲碁AI アルファ碁解体新書増補改訂版アルファ碁ゼロ対応深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み』

最強囲碁AI アルファ碁解体新書増補改訂版アルファ碁ゼロ対応深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み (AI & TECHNOLOGY)

『最強囲碁AI アルファ碁解体新書増補改訂版アルファ碁ゼロ対応深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み』は、

学術論文(NatureやGoogleのサイト)などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて紹介しています！

１　アルファ碁の登場
２　ディープラーニング―囲碁ＡＩは瞬時にひらめく
３　強化学習―囲碁ＡＩは経験に学ぶ
４　探索―囲碁ＡＩはいかにして先読みするか
５　アルファ碁の完成
６　アルファ碁からアルファ碁ゼロへ
Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　数式について
Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　囲碁プログラム用のＵＩソフト「ＧｏＧｕｉ」およびＧｏＧｕｉ用プログラム「ＤｅｌｔａＧｏ」の利用方法

など、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、
著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できるおすすめの１冊です！

『最強囲碁AI アルファ碁解体新書増補改訂版アルファ碁ゼロ対応深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み』を読む

4位. おすすめ本│『つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング』

つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング

『つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング』は、強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQNを紹介しています！

第１章　強化学習の概要
第２章　迷路課題に強化学習を実装しよう
第３章　倒立振子課題に強化学習を実装しよう
第４章　ＰｙＴｏｒｃｈでディープラーニングを実装しよう
第５章　深層強化学習ＤＱＮを実装しよう
第６章　深層強化学習の発展版を実装しよう
第７章　ＡＷＳのＧＰＵ環境でブロック崩しを実装しよう

など、Python+PyTorchで「倒立振子課題」「迷路」「ブロック崩し」を攻略するプログラミングを実装していくおすすめの１冊です！

強化学習のおすすめ本『つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング』を読みたい方はこちら↓

『つくりながら学ぶ！深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング』を読む

5位. おすすめ本│『Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習』

Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習

株式会社オーム社

『Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習』は、アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書！

第１章　はじめに（深層強化学習でできること；本書の構成　ほか）
第２章　深層学習（深層学習とは；ニューラルネットワーク　ほか）
第３章　強化学習（強化学習とは；強化学習の原理　ほか）
第４章　深層強化学習（深層強化学習とは；ネズミ学習問題への適用　ほか）
第５章　実環境への応用（カメラで環境を観察する（ＭＮＩＳＴ）
実環境でのネズミ学習問題　ほか）

など、ソフトウェアシミュレーションだけでなく
RaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、
ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することできるおすすめの１冊です！

強化学習のおすすめ本『Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習』を読みたい方はこちら↓

『Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習』を読む