個人の記録として、2024 年 6 月に読んだ本をまとめます。
LLM
LLMのファインチューニングとRAG ―チャットボット開発による実践―
Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門
Pythonと大規模言語モデルで作るリアルタイムマルチモーダル対話システム
LLM 関連分野の書籍を 3 冊読みました。
『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門』は、AWS での LLM アプリケーションの開発を非常に丁寧に解説しており、その名の通り入門書としてとても良かったです。
『Pythonと大規模言語モデルで作るリアルタイムマルチモーダル対話システム』は、AITuber の開発者の方が悩んでいる点について、専門家がまとめたような内容で勉強になりました。
その他、統計・機械学習
ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編
サンプルサイズの決め方
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎
統計・機械学習に関して、その他 3 冊読みました。
強化学習は基本をおさえておきたかったので、『ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編』を読めたのはとても良かったです。
また、評価について改めて考えを整理したく、『サンプルサイズの決め方』と『効果検証入門』を読みました。 どちらもこの分野に興味がある人は一度目を通しておくと良い本だと感じました。
オンライン講座
オンライン講座を売るならこの3つから始めなさい: Udemy,teachable,国内サービス ～受講者12万人講師コンサルが教える、最短15分で動画スクール＆会員サイトを作るガイド
オンライン講座のプラットフォームについての最新情報を知りたく、こちらの書籍を手に取りました。
Lekcha、Lectea といったサービスの概要を知ることができてとても良かったです。
グラフ
グラフ理論入門
グラフデータベース ―Neo4jによるグラフデータモデルとグラフデータベース入門
グラフデータベースの基礎知識を身につけたく、これら 2 冊を読みました。
『グラフ理論入門』は、ひさしぶりに数学の教科書を手に取った感覚があって良かったです。
特許
技術者・研究者のための 特許の知識と実務
特許を取ろう! ―技術者・研究者へ贈るコツとテクニック―
実例からわかる 特許化の要点
特許の基礎知識をつけたかったので、3 冊ほど読みました。
概要は理解できましたが、なかなか難しい分野だという印象が残りました。
おわりに
以上、今月は 12 冊の本を読みました。
比較的多くの本を読めてよかったです。
書籍を購入するペースが上がっているので、来月もこのぐらいの読書量をキープしたいです。
