概要
https://qiita.com/aokikenichi/items/bc3646f6481532cbed90
詳細内容
## 2025年版 生成AI・大規模言語モデルを学ぶための30冊（必須5冊+定番15冊+差をつける10冊）
https://qiita.com/aokikenichi/items/bc3646f6481532cbed90
経験豊富なエンジニアが、IT企業エンジニアが生成AIや大規模言語モデルを効率的に学習するための、厳選された30冊の書籍とその学習パスを提示します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[生成AI学習パス, 大規模言語モデル (LLM), プロンプトエンジニアリング, 機械学習・深層学習, 推薦図書]]
本記事は、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の学習を目指すIT企業エンジニア向けに、2025年版として厳選された30冊の書籍リストを提供します。著者はR&D部門で技術調査に携わるエンジニアの視点から、テキスト系生成AI/LLMを中心に、「必須」「定番」「差をつける」の三段階、さらに「ユーザ系」「社内導入系」「理論・実装系」「構築系」の四つのカテゴリに分類し、体系的な学習パスを提示しています。
特に注目すべきは、単なるツールの使い方だけでなく、深層学習や自然言語処理の「根っこの技術」を学ぶ重要性を強調している点です。例えば、プロンプトエンジニアリングに関しては、ChatGPTに作業を効率化させる実践書から、深津式プロンプト読本のような思考法を深める書籍まで幅広く紹介。また、理論・実装系では「ゼロから作るDeep Learning」シリーズや、Transformer、拡散モデル、確率過程に関する専門書まで網羅し、表面的な流行に惑わされず、本質的な理解を深めるための道筋を示しています。
DifyやLangChainといった具体的な開発ツールには言及が少ないものの、これは著者の業務範囲と関心の方向性によるもので、基礎から応用までを段階的に学ぶ上では非常に価値あるキュレーションです。目まぐるしく進化する生成AI分野において、ウェブアプリケーションエンジニアが膨大な情報の中から最適な学習リソースを選び出すのは容易ではありません。このリストは、効率的かつ確実に深い知識と実用的なスキルを習得するための強力な指針となり、企業における生成AI導入や活用を推進する上で不可欠な、地に足の着いた学習基盤を築く手助けとなるでしょう。