個人の記録として、2023 年 8 月に読んだ本をまとめます。
自然言語処理・LLM
大規模言語モデル入門
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec／LSTM／seq2seq／BERTで日本語テキスト解析！
LLM 関連でアウトプットする機会が多かったため、改めて基礎知識をつけようと、自然言語処理や LLM についての本を 3 冊読みました。
とくに『ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編』は自然言語処理の入門としてとても良い本でした。 多くの方におすすめしたいです。
他にも Udemy でいくつか講座を見たりして、自然言語処理の古典的な手法についてはある程度知識があったことを思い出したり、Attention (Transformer) のような比較的新しい知識を拡充したりできました。
AI のテスト
AIソフトウェアのテスト
積読になっていた『AIソフトウェアのテスト』を読みました。 この分野の知識は全然なかったので、とても勉強になりました。
最近流行の LLM や自然言語処理というよりも機械学習全般が対象ですが、興味がある方にはとてもおすすめです。
ストレージ
基礎からの新しいストレージ入門 基本技術から設計・運用管理の実践まで
話題になっているようだったので『基礎からの新しいストレージ入門』を読みました。 自分はストレージの知識は全然ないので、とても勉強になる本でした。
ただ、少し難易度は高めだと感じたので、まだどこかのタイミングで手に取りたいです。
おわりに
以上、今月は 5 冊の本を読みました。
9 月は引き続き自然言語処理の本を何冊か読む予定なのと、なかなか読み進められていない『Linuxプログラミングインタフェース』をがっつり読みたいです。
