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Pythonで深層学習を学ぶなら、JAXは自動微分をコードで確かめ、そのままGPUやTPUでの計算へ広げられるライブラリーです。モデルの中身まで追いたい人に、三冊それぞれ違う学び方を提案します。
JAXの実装を掘り下げる専門書もあれば、生成AIまで扱う総合書もあります。学べる範囲を、まず早見表で見てみましょう。
JAX本の早見表
三冊の軸は、JAXの実装、変換機能と並列計算、深層学習全体です。内容と読者の目安をまとめました。
| 書名 | 参考価格 | 主な内容 | おすすめの読者 |
|---|---|---|---|
 JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み | 3,179円（税込） | 自動微分、Flax・Optax、CNN、転移学習、DCGAN、GPU実行 | 日本語でJAXの実装を順に追いたい人 |
 Deep Learning with JAX | US$69.99 | grad・jit・vmap、並列化、テンソルシャーディング、Flax、CPU・GPU・TPU | 英語でJAXの変換機能を掘り下げたい人 |
 Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM | 4,994円（税込） | 深層学習の基礎から生成AIまで。JAXの基本操作やマルチデバイスも扱う | 日本語で広い分野とJAXの位置づけを学びたい人 |
表の価格は公式の希望小売価格・定価を目安にしています。実売価格は販売店や時期で変わり、英語書は為替の影響も受けます。購入時の表示価格を確認してください。
Pythonの基礎
JAXはPythonから使う数値計算ライブラリーです。関数や配列を使った計算に慣れていれば、モデルを動かすコードにも入りやすいでしょう。文法をすべて覚えてから始める必要はありません。
深層学習では、入力から予測を出し、その予測と正解との差を損失として計算します。損失が小さくなるようにパラメーターを調整するところまでが基本の流れです。ここを押さえると、自動微分の役割が見えてきます。
線形代数や機械学習の経験が少ない人には、基礎から扱う『Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM』がおすすめです。深層学習の基本を知っておくと、JAXの変換機能を扱う専門書も読み進めやすくなります。
微分が主役
学習では損失を小さくするようにパラメーターを調整します。そのために見るのが勾配です。損失が少し変わったときの変化量から、値を動かす方向を計算できます。
JAXのgradは、スカラー値を返す関数を微分する変換です。損失を計算する関数を書けば勾配を求められるため、微分の式をすべて手で実装せずに学習へ使えます。
最小二乗回帰では、予測値と正解値の差を二乗して平均した損失を扱います。勾配降下法は、その勾配を使ってパラメーターを損失の小さい側へ動かす方法です。基本例だからこそ、計算の意味をつかみやすいですね。
JAXの関数変換を活用するには、入力から出力までを分かりやすく書くことも大切です。関数内で状態を書き換える処理を減らすと、微分やコンパイルの対象が整理され、学習に関わる値を追いやすくなります。
回帰から画像へ
中井悦司著、マイナビ出版刊の『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』は、2023年2月刊の日本語書です。B5変型判352ページで、参考価格は3,179円（税込）。最小二乗回帰からJAXの微分機能と勾配降下法へ進みます。
まずJAXだけで回帰モデルを作り、その後、同じ処理をFlaxとOptaxでも実装します。実装を見比べることで、モデルを組むライブラリーと最適化を担うライブラリーの役割を確かめられます。
後半ではCNN、転移学習、DCGANを扱い、JAXでのGPU実行にも触れます。自動微分を数式とコードで確かめ、画像モデルへ知識を広げたい人におすすめです。JAXの実装そのものを学ぶ一冊です。
参考価格は定価で、実売価格は時期や販売店によって変わります。発行から年数が経っているため、掲載コードを動かす際は、現在のJAXや関連ライブラリーと仕様が異なる部分がないか確認しましょう。
変換を広げる
『Deep Learning with JAX』はGrigory Sapunov著、Manning刊の英語書です。2024年10月刊、408ページのペーパーバックで、公式の参考価格はUS$69.99。英語の技術書に慣れている人が読み進めやすいでしょう。
勾配計算からコンパイル、ベクトル化へと順に進み、JAXのgrad、jit、vmapに関わる機能を扱います。関数名を覚え、変換を組み合わせた計算の構成まで追える内容です。
並列計算やテンソルシャーディング、Flaxなどの高水準ライブラリーも紹介しています。CPU・GPU・TPUでの実行に加え、Google ColabやGoogle Cloud TPUの例、画像分類ツールや画像フィルターのプロジェクトも含みます。
対象は深層学習の基礎がある中級程度のPythonプログラマーです。JAXの変換機能や分散計算を学ぶ人には、この本をおすすめします。英語に不安がある場合は、用語を確認しながら読む時間も見込んでください。
全体像をつかむ
François CholletとMatthew Watsonによる著作の日本語訳が、『Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM』です。マイナビ出版から2026年3月に刊行された640ページの紙版で、参考価格は4,994円（税込）。
分類や回帰から、画像、時系列、言語モデル、生成AIまでをコード例とともに扱います。深層学習の全体像を学びながら、主要フレームワークの一つとしてJAXにも触れられる総合書です。
JAXの章では基本操作、テンソル、乱数、純粋なJAXによる線形分類器を取り上げます。JAXを使った勾配上昇の例に加え、JAXバックエンドによるマルチデバイス学習とTPUも扱い、基礎からアクセラレーター利用へと話がつながります。
機械学習や線形代数の事前経験がなくても読み始められます。gradやjit、vmapを集中して練習する本ではないため、深層学習を広く学び、その中でJAXの役割を知りたい人におすすめです。
結論
JAXの自動微分を自分のコードで確かめ、GPUを使うモデル実装まで進みたい人には、『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。回帰から画像モデルへ進む構成で、実装を通じて仕組みをつかめます。
深層学習の基礎や生成AIまで日本語で広く学ぶなら、『Pythonによるディープラーニングと生成AI・LLM』が合います。変換機能やテンソルシャーディング、TPUまで学びたい中級者には、英語書の『Deep Learning with JAX』をすすめます。
価格は参考価格として捉え、購入時には各店の表示を確認してください。実売価格は販売店や時期で変わります。
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