ディープラーニングの学習方法を解説｜学習の正しいロードマップやおすすめの講座も紹介

「ディープラーニングの知識を習得したい」
「効率的に学習するにはどうしたらいい？」

と思うことはありませんか？

ディープラーニングの登場により、AI技術は大きく進歩しました。

そんなディープラーニングを使いこなせるようになれば、さままざまな分野で応用できます。

そこで今回は

について解説します。

この記事を読めば、ディープラーニングの知識を習得するまでの手順を理解できます。

ぜひ最後まで読んで見てください。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、人間が普段自然におこなっている行動をコンピュータに学習させる手法のことです。

このディープラーニングが注目を集めている一番大きな理由は、これまで実現不可能だった高度なレベルのパフォーマンスを達成することができるようになったからです。

このシステムを用いることでときには、人間の認識能力を超える特徴を深く理解した学習が可能になります。

まずはそんなディープラーニングの基礎について理解しましょう。

それぞれ解説していきます。

1.ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングは、ニューラルネットワーク（人間の神経細胞の仕組みを模倣して作られたシステム）がベースとなっています。

このニューラルネットワークを構成している要素は、入力層・隠れ層・出力層。

この隠れ層を、多層化した技術がディープラーニングです。

隠れ層の数を増やすことで、ニューラルネットワークよりも大量のデータ処理を可能にし、データ分析の精度を高めることができました。

例えば、これまで機械で画像の認識をさせるためには、その画像の中でどこに注目すれば良いかということを、人間が指定する必要がありました。

しかしディープラーニングは、大量の画像データを用意できれば、そのデータの特徴を自動的に取り出すことができます。

このことから、人間がわざわざ指定しなくても、自動的に様々な処理をしてくれるのです。

2.ディープラーニングの代表的な手法

ディープラーニングの学習には、いくつかの手法があります。

下記は、代表的な手法の一部です。

これらの手法は、解決したい課題や、開発目的によって選択する必要があります。

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機械学習と強化学習の関係性

機械学習は、経験で得たことを使って、自動で改善をするものです。

また経験やデータから学習をしてタスクをこなします。

例えば数学の問題の答えをAIに学習させることによって、数学の問題を解くなどが機械学習です。

一方強化学習は、状況を観察して、おこなうべきことを決める機械学習の一種です。

強化学習は、報酬がより得られるものを選択していき、最終的には、報酬を最大化していきます。

強化学習の例としては、将棋などの対戦ゲームのAIなどに使われています。

ディープラーニングの過学習を避けるために

過学習とは、「機械がデータを学習しすぎた結果、予測がうまくできなくなる」という状態です。

ディープラーニングで過学習を避けるには、偏りのないデータを十分に学習させることが必要。

なぜかというと、過学習の状態では客観性に欠けるモデルができてしまう可能性があるからです。

具体的には、下記の点に注意して過学習が起こりにくい仕組みを作りましょう。

また、過学習の早期発見と改善のために学習データと検証データを使い分けることも大切です。

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是非あなたのライフスタイルに合ったプランを見つけてください。

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ディープラーニングを使用するために必要となる3つの知識

下記3つの項目は、ディープラーニングに必要な知識です。

どれかひとつでも欠けてしまうと、ディープラーニングの活用に支障がでてしまいます。

それぞれ解説していきます。

1.プログラミングの言語の習得

1つ目は、「Pythonの知識」。

なぜなら、ディープラーニングのライブラリやフレームワークは、「Python」が圧倒的に多いからです。

ライブラリやフレームワークを活用すると、簡単にディープラーニングを実践できます。

これらを活用して、効率的に課題解決や開発に取り組みましょう。

2.高校性レベルの数学

2つ目は、「高校生レベルの数学」。

なぜなら、データ分析のために、さまざまな計算をしなければならないからです。

具体的には以下の数学の知識が求められます。

しかし、レベルの高い知識を身に付ける必要はなく、高校生レベルの知識があれば十分です。

3.英語力

3つ目は、「英語力」。

なぜなら、ディープラーニングをおこなう時に、分からないことが出た時には当然、その内容を調べなければいけません。

そういった場合、参考にしたい解説本などは、英語で書かれていることが大半です。

また、基本的に、プログラミング作業は英語おこないます。

このことから、ディープラーニングには英語力が必要な知識になるのです。

ディープラーニンの知識を習得するまでのロードマップ

ディープラーニングの学習をこれからおこなう方は、下記のロードマップに沿って学習をすすめましょう。

まずは、全体の流れを理解しておきましょう。

初心者がつまづいてしまうポイントは「何を・どの順番で・どうやって学習すればいいのか」です。

これを防ぐために学習の手順を理解し、目的に沿った知識、スキルを身に付けていくことで、効率のよい学習ができます。

AIエンジニアは数学ができないと不利？学ぶべき分野や学習方法を解説

ディープラーニングの活用するための勉強の3つのポイント

ディープラーニングを効率よく勉強するために、下記のポイントをおさえましょう。

それぞれ解説していきます。

1.プロジェクトの目的を明確にする

1つ目は「プロジェクトの目的を明確にする」こと。

なぜなら、ディープラーニングを何に使いたいか明確にしないまま学習をしても、学習の方向性も定まらず、効率よく知識を身に付けることはできません。

例えば、以下のような目的が考えられます。

「プロジェクトの目的を明確にする」ことで学習のゴールがハッキリと決まると、具体的なイメージが湧くため、途中で挫折することなく、最後まで学習ができます。

2.自分に合った勉強方法を見つける

2つ目は「自分に合う勉強方法を見つける」こと。

自身の知識レベルや「何のためにディープラーニングの勉強をするのか」などに応じて、自分に合う勉強方法を見つけることが大切です。

ディープラーニングの勉強方法はさまざまあります。

自分自身の実力や目的に沿った勉強方法を見つけて、より効率的にディープラーニングを学びましょう。

3.基礎をしっかり固めておく

3つ目は「基礎をしっかり固める」こと。

なぜなら、最低知識がないと学習を進めても理解ができず、間違った知識を抱いたり、疑問が解消されないままになるからです。

それでは効率の良い学習と言えません。

具体的には、以下の知識が必須となります。

基礎を固めることは、応用の分野や実践の場でも必ず役に立ちます。

取得するべきディープラーニングの資格2選

下記2つは、ディープラーニングの知識を問われる資格です。

資格を習得することでビジネスにはもちろん、就職や転職でも活かせます。

それぞれ、どんな資格であるのかみていきましょう。

1.G検定

「G検定」とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する試験。

その試験範囲に

このような問題が含まれています。

「G検定」に合格した人は、例えば企業に求職する際に、ディープラーニングの活用方針を決定し、事業に活用する能力や知識が備わっていることを正式に証明できます。

2,E検定

「E検定」とは、日本ディープラーニング協会が主催している、エンジニア向けの資格です。

これには受験資格があり「JDLA認定プログラム」を修了していなければなりません。

具体的には、下記のような問題が問われます。

JDLA認定プログラム講座は半年間ほどの受講期間と費用として約30万から約50万円もしますが、将来的にメリットはあります。

ディープラーニングの学習初心者におすすめの本2選

下記項目2つは、これからディープラーニングに学習を始める方におすすめの本です。

それぞれ詳しく紹介します。

1.ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論始と実装

本書はディープラーニング以前に、人工知能を初めて勉強する人にもおすすめできます。

なぜなら、初心者が学習を進める中で疑問に思うことについて、わかりやすく解説しているからです。

また、タイトルに「ゼロから作る」あるように、ライブラリに頼らず、ディープラーニングの作成がおこなえるので、実践的な知識を身に付けられます。

ディープラーニングの基礎から最近のトレンドの知識を、この一冊で学習することが可能です。

2.スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)

本書は、プログラミングが初めての人、つまづいてしまった人、納得したい人に向けたおおすすめの入門書です。

「Python」は、簡潔なプログラムを書くことができるプログラミング言語ですが、単純とはいえ、多くの文法や記法があり、初心者が独学で習得するのは難しいです。

「スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)」は、楽しいストーリーでプログラミングの基礎を丹念に解説しています。

また、練習問題やエラーを解決できる「虎の巻」も添付されています。

これらのことから、初心者などにおススメの本です。

ディープラーニングの資格取得に向けたおすすめの講座3つ

ディープラーニングの知識を、効率良く短期間で習得したい人は、プログラミングスクールをおすすめします。

それぞれ解説していきます。

1.DMM WEBCAMP

DMM WEBCAMPは限られた時間の中で、ディープラーニングに関する基本的な考え方やスキルを学ぶことができるプログラミングスクールです。

なぜなら、カリキュラムの中に

が含まれており、インプットとアウトプットの両方経験できるからです。

つまり、一見ハードルが高そうなAIやプログラミングの学習に対して、基本を網羅しながら、自分で手を動かしながら学ぶことができるのです。

学習を始めるにあたり、自主学習のみでは不安がある方も多くいると思います。

同講座では、週2回の定期メンタリングやチャットサポート、学習の進捗が把握できるなど、サポート体制も充実しているため、学習を始めるにはぴったりです。

2.AIジョブカレ

AIジョブカレのディープラーニング講座は演習・体験重視の実践的カリキュラムです。

具体的には、実務課が作成・監修し実務経験が豊富な講師が講義をおこないます。

また特徴として、この講義は日本ディープラーニング協会公認講座のため、E資格をとるためにこの講座を修了、修了試験に合格する必要があります。

実務経験豊富な講師による実例を交えた講義と、演習・体験を重視した講座が一層理解を促進し、合格の支援をしてくれます。

3.スキルアップAI

スキルアップAIは、日本ディープラーニング協会（JDLA）のJDLA認定プログラム1号です。

講座はいろいろとあります。

などはE検定資格認定講座です。

ほかにも、ディープラーニング講座を受講するために必要な前提基礎知識を有しているかをチェックする簡易診断テストなどの無料トライアル版があるのでぜひ体験してみてください。

まとめ：ディープラーニングは基礎をしっかり学習することが重要

本記事では、ディープラーニングの学習方法について解説しました。

ディープラーニングは間違った知識身につけると、プロジェクト開発に大きく影響します。

そうならないためにもディープラーニングを学んで何をしたいのか方向性を定め、基礎に学習から進めてきいきましょう。