2019年2月に公開された「日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」に、私の書籍「創元社 ディープラーニング」がランクインしました。
このランキング結果は、日本ディープラーニング協会が主催している、ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材を対象としたG検定合格者へのアンケート結果（514名から回答）です。
アンケートの趣旨は、機械学習やディープラーニング関連書籍が多すぎて、いったいどの書籍を読めばいいのか、といった声を受けて行われたそうです。
回答者はエンジニアが大半と思われますので、コードの実装本が上位なのですが、初心者向けに書いた拙著も20位にランクインしています。
ランキングは以下のようになっていました。
第1位：ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装、斎藤康毅
第2位：人工知能プログラミングのための数学がわかる本、石川聡彦
第3位：[第2版]Python 機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践、Sebastian Raschkaら
第3位：ゼロから作るDeep Learning ―自然言語処理編、斎藤康毅
第5位：やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん、立石賢吾
第5位：はじめてのディープラーニングPythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション、我妻幸長
第7位：仕事ではじめる機械学習、有賀康顕ら
第7位：機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで、大関真之ら
第7位：Pythonではじめる機械学習―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎、Andreas C Mullerら
第7位：深層学習、Ian Goodfellowら
第11位：PythonとKerasによるディープラーニング、Francois Chollet
第12位：ディープラーニングがわかる数学入門、涌井良幸ら
第13位：scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習、AurlienGron
第13位：AIをビジネスに実装する方法、岡田陽介
第13位：機械学習スタートアップシリーズこれならわかる深層学習入門、瀧雅人
第16位：イラストで学ぶディープラーニング改訂第2版、山下隆義
第16位：Excelでわかるディープラーニング超入門、涌井良幸ら
第16位：絵でわかる人工知能-明日使いたくなるキーワード68、三宅陽一郎ら
第16位：詳解ディープラーニング~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~、巣籠悠輔
第20位：ディープラーニングやさしく知りたい先端科学シリーズ2、谷田部卓
第20位：パターン認識と機械学習、C.M. ビショップ
