JAXを学ぶ本は、扱うライブラリや内容の範囲が異なるので、どれを選ぶか迷いますよね。
実装例を通して、JAXを使ったモデル構築や計算処理を具体的に追える本があります。
今回は、JAXと周辺ライブラリを扱う2冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | ページ数 | 扱う内容 | 対象読者 | 参考価格 |
|---|---|---|---|---|
 JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み | 352ページ | 畳み込みニューラルネットワーク、転移学習、DCGANによる画像生成モデルを実装 | — | 3,179円（2026-11-03時点） |
| Deep Learning with JAX | 408ページ | JAXの数値計算、微分可能モデル、分散・並列計算、高水準ライブラリの利用 | 深層学習に詳しい中級Pythonプログラマー | — |
JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み
JAXを使ったCNNの実装を学びたい人には、『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』がおすすめです。JAXだけでなくFlaxやOptaxも使い、モデルの各パーツの役割を数式レベルで解説しています。まず最小二乗法による回帰問題で基本機能を扱い、その後はCNNや転移学習、DCGANによる画像生成モデルを実装します。理論の説明と具体的なモデル実装を通して学べる一冊です。
JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み
Deep Learning with JAX
画像分類ツールや画像フィルターの作成例を通してJAXを学びたい人には、『Deep Learning with JAX』がおすすめです。数値計算や、JAXプリミティブによる微分可能モデルの構築を扱います。深層学習に詳しい中級Pythonプログラマーを対象にしています。Flaxなどの高水準ニューラルネットワークライブラリも取り上げ、JAXによる分散・並列計算も扱っています。
Deep Learning with JAX
学びたい内容から選ぶ
- CNNの実装と数式での解説を学びたい人
- 画像分類や画像フィルターの実例からJAXを学びたい人
関数一覧を参照できる本
付録の関数一覧も手元で参照したい人には、『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』がおすすめです。付録には本書で使うJAX・Flax・Optaxの主な関数がまとめられています。
【2026年版】Amazonで買えるおすすめノートPCランキング！コスパ最強のモデルはこれだ
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
