輪読会のすゝめ

N/S 高等学校でプログラミング講師をしている Kuwabara です。
本記事は、[N高グループ・N中等部 Advent Calendar 2024](https://qiita.com/advent-calendar/2024/nhighschool-njuniorhighschool) の4日目の記事です。

この記事では、輪読会について紹介します。私はAIに関する輪読会を主催しています。輪読会はとても楽しい学びの場です。それがどういったものかを、この記事で皆さんにお伝えできればと思います。

![輪読会の様子](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/492645/d1fef963-18d7-fd67-20eb-46d70b2fbdf6.jpeg)

## 輪読会ってなに？
輪読会とは、参加者が共通の本を順番に読み進め、内容について議論しながら学び合う勉強会のことです。輪読会には次のようなメリットがあります。

#### 1.  深い理解が促進される
自分一人では理解が難しい箇所も、みんなで議論すれば理解できるでしょう。

#### 2. 学習のモチベーションを維持できる
定期的に集まり、仲間と一緒に学び合うことで、個人で学んでいるときに比べてモチベーションを維持しやすく、挫折しづらいです。輪読会が学習のペースメーカーになります。

#### 3. 発表や議論の練習になる
輪読会の場で発表したり議論することは、他の人に分かりやすく物事を伝えるとても良い経験となります。

#### 4. 純粋に面白い
さまざまなバックグラウンドをもった人と議論を交わしながら、知識・理解を深めていくことは、純粋にとても面白いことだと私は思います。

## 私のはなし
私が輪読会の主催を始めたのは約２年前です。きっかけは単純で、AIについて誰かとともに学んでみたいと考えたからです。

その時の私はAIについてほとんど何も知らず、でも何となく学びたい意欲がありました。学ぶなら、一人で学ぶのはなく、一緒に学ぶ仲間が欲しいと考えます。そこで、地元でAIの輪読会を探しましたが、見つかりませんでした。それならば自分で作ってしまおうと、友人に声をかけ、２人で輪読会をスタートします。

はじめに２人で話し合って決めたことは、**参加者全員で発表者を持ち回ること（聞き専は認めないこと）** です。どんなレベルや形式の発表でもよいので、みんなで頑張って発表者を回していくことや、それに安心して挑戦できる雰囲気作りを何より大切にしました。

２人だけから始まった輪読会ですが、現在では参加者が8人に増え、活気ある学びの場へと成長しました。本当にありがたい限りです。

## 輪読会でこれまでに読んできた本の紹介
私が主催している輪読会は月に２回のペースで実施しています。一冊読み終えるのに、大体３〜５ヶ月くらいかかります。

これまでにどんな本を読んできたか紹介します。

#### [AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門](https://www.amazon.co.jp/AI%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%82%92%E7%9B%AE%E6%8C%87%E3%81%99%E4%BA%BA%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0%E3%81%AE%E6%B5%81%E3%82%8C%E3%82%92%E5%AD%A6%E3%81%B6-Software-Design-plus%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA/dp/4297112094)
2022.09〜2022.12

線形回帰、ロジスティック回帰、SVC、決定木、ランダムフォレスト、k-means、主成分分析などの機械学習の代表的な手法を、理論と実践、両方の観点で学びました。

#### [ゼロから作るDeep Learning](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585)
2023.01〜2023.03

外部のライブラリに頼らず、ゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの基本的なアイデアを学びました。とても分かりやすく面白い本です。

#### [ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E7%B7%A8-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873118360/ref=pd_lpo_d_sccl_1/356-6702938-6232836?pd_rd_w=Ancgd&content-id=amzn1.sym.855d8f70-df76-4181-80b0-56e48ae3bb9b&pf_rd_p=855d8f70-df76-4181-80b0-56e48ae3bb9b&pf_rd_r=QZBN0Z89JTK40NMBJ24T&pd_rd_wg=nmgKF&pd_rd_r=f3c0f6f0-04a8-46be-b936-167094dd459a&pd_rd_i=4873118360&psc=1)
2023.05〜2023.09

『ゼロから作るDeep Learning』シリーズの２冊目です。自然言語処理について、word2vecやRNN、LSTMなどを学びました。

#### [BERTによる自然言語処理入門](https://www.amazon.co.jp/BERT%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E5%85%A5%E9%96%80-Transformers%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%9F%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%AF%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BE/dp/427422726X/ref=sr_1_3?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=2YOWDCZ08OZXO&dib=eyJ2IjoiMSJ9.N9Dpp-j7gCUmehZSuEGKcEKQAFrOGq895s3PipGEttjuH-uVVwA3st00fta3g9II-SzZhiXiX8KLac0krFbyL_YvREJdyVfer7wIfkvZzfIsttTWWk5MYy5lRsun7N6g-0YYw0zOgcz2gRgT29eMAEZNvF4aWE1p7Yd2uhZNy_VkkPNIiSgxKLCOIArgWkHIYRx2yvx92zdZLRqWlBMe9OMLxuE35IzzOt80bEUwENE.SnrSsBjuyKXahrSCYkwOLuyJUKmfxYj1XgwCY70Y5ig&dib_tag=se&keywords=BERT&qid=1733200367&s=books&sprefix=bert%2Cstripbooks%2C159&sr=1-3)
2023.10〜2024.02

自然言語処理をさらに学ぶため、BERTの入門書に取り組みました。BERTで実際にさまざまなタスクを解いていく実践寄りの本です。

#### [ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92%E7%B7%A8-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873119758/ref=sr_1_4?crid=2MDCUJZ21ARIC&dib=eyJ2IjoiMSJ9.BSJwVIIOHE6YoQRMnC_AtmuSZPku9sbpGG9fnu0YsslZ98bPqY9pnVTsVLIxQnOQqlcUCnNFeQFbH4tYA3TcJj10J4tFcyfLwx6Sslt9EXdlvak-kaudGI-OXrAOx-D8ugtrYq4OkU1GqHfX0rMkmRLD2RDSLb-enSbYL0v4ZV5FLCLP3HbjcZpPKxGxZj1MexFjAcoYlj-dCeRy0vAvHRKgFEsRmML4BxNXFuhlwrY.Fm6vNkPTk-OFBR3wNAkgRfKS7gtOEZhBoOQ3VN0IgrM&dib_tag=se&keywords=%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8Bdeep+learning&qid=1733200455&s=books&sprefix=%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%2Cstripbooks%2C166&sr=1-4)
2024.03〜2024.08

『ゼロから作るDeep Learning』シリーズの４冊目です。初めての強化学習。１冊目や２冊目より難易度が高いですが、相変わらず面白い本でした。

#### [深層学習による画像認識の基礎](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-%E8%8F%85%E6%B2%BC-%E9%9B%85%E5%BE%B3/dp/4274231844/ref=sr_1_4?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=RZD69WGB06WV&dib=eyJ2IjoiMSJ9.3NrDXbIVQxrjsnqBMlAXJaB7QjAyR36TKUPKjKFNp4u9Qj691uyVMMVy0yt3aaYY6IqqJDiS6k5LbPAIUiOGhxAKsHOIRsRbyNIN4Np3mTbI9UiQwQnMoZmBcbKfu4zPObAHXBE8GxbloMkLKLd1DANPF3c1H1Vm-gFvy4vnyWz2ZVH1at8e_19fb5UW8jks8x3yiQSsKIYeeg5VeAmXs2z0MzIjyRVGM6dDvAsipTQ.rcyFkBrU60AlcdAR-zyYEYFbN-hmHX2U67NlMihkfrM&dib_tag=se&keywords=%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98&qid=1733200559&s=books&sprefix=%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98%2Cstripbooks%2C153&sr=1-4)
2024.09〜

CNNやVision Transformer などの画像認識の技術を学ぶために現在読み進めています。
## おわりに

輪読会は、参加者同士が互いに学び合い、理解を深めるための非常に効果的な方法です。一人では読み切るのが難しい本も、みんなでなら最後まで読み進めることができるでしょう。

ぜひ、皆さんも輪読会に参加してみませんか？