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公開日:2020.10.20 

ディープラーニング入門者必見!ディープラーニングに必要な知識とプログラミングスキルまとめ

機械学習

「そもそもディープラーニングって何?」
「ディープラーニングに入門するためには何の知識があれば良いの?」
「ディープラーニングの勉強はどこから始めれば良い?」
こういった疑問に答えていきます。

✓本記事の内容
・ディープラーニングについて解説
・ディープラーニング入門に必要な知識は3つある
・ディープラーニング入門に必要な知識の勉強方法

ディープラーニングについての基本的な情報から、具体的な学習方法までを初心者にもわかりやすく解説していきます。

ぜひ最後までご覧ください。

ディープラーニングについて解説

ディープラーニング(深層学習)とは、画像認識、音声認識、文字認識などのタスクをコンピュータに学習させる機械学習の1つです。また、コンピュータがすべて自動的に大量のデータから特徴を見つけ出す技術とも言えます。

ディープラーニングはAI(人工知能)の発展に欠かせません。なぜなら、AIは適切な答えを導き出すために学習しなければならないからです。

例えば人間は、花を見たときに「チューリップか、タンポポか」を判断することができます。目や耳からの情報を自分のもっている知識と照らし合わせ、「花?」「色は?」「種類は?」これらの答えを導き出すのです。

AIも人間の脳と同じようなことをコンピュータでおこないます。

そのため、AIも人間と同様に、学習することで発展するのです。そして、学習方法として有効なのが人間の脳のシステムに近い、ディープラーニングということにな
ります。

もっとディープラーニングについて知りたい方はセミナーもあります↓
ディープラーニングを知るのにオススメのセミナーまとめ!

ディープラーニング入門に必要な知識は3つある

ディープラーニング入門のために必要な知識は、3つあります。それぞれ、数学、英語、プログラミングです。

では、それらについて深掘りをしていきます。

数学

ディープラーニング入門には数学の知識が必要になります。なぜなら、数学の知識があれば、ディープラーニングによって導き出された結果をより深く理解することができるからです。

例えばディープラーニングをした時にエラーが出たとします。そこで数学の知識がなければ、なぜエラーが出たのかを理解することができません。エラーが出なかったとしても、その結果が最適解かどうかを確かめることができないのです。

また、ディープラーニングでは、ライブラリというものが使われます。このライブラリを使いこなすのにも数学の知識が必要です。

このようにディープラーニング入門のためには数学の知識が欠かせません。

数学を学ぶことでディープラーニングをより深く理解することができますし、論理的な思考力を身につけることもできるので一石二鳥です。

英語

ディープラーニング入門には英語の知識が必要になります。なぜなら、質の良い情報を取り入れやすくなるからです。

ディープラーニングには、世界的にも注目されており、様々なところで議論が行なわれています。そのため、どんどん新しい情報に更新されていくのです。

そして、そのたびに論文や専門書があらわれます。そういった最新の論文や専門書は日本語より、英語のものが多いです。そんな時に英語の知識があれば、素早く情報を得ることができますが、なければ翻訳を待たなければなりません。

翻訳機能をつかえばよいのでは?という方もいると思います。たしかに、翻訳機能は便利なのですが、うまく翻訳されないときもあります。それに質の良い情報は、論文や専門書だけでなく、海外の技術者との会話からも得ることができます。そういった場合には、翻訳機能だけでは難しいです。

英語の知識は、質の良い情報を得ること以外にも役立ちます。英語力があったほうが将来性もあり、自分の市場価値を高めることにつながるのです。ディープラーニングをするなら英語を学びましょう。

プログラミング

ディープラーニングをするなら、プログラミングを学習する必要があります。プログラミング言語の中でもpythonという言語がオススメです。

なぜなら、pythonは記述するコードがシンプルであり、メモリの消費も抑えることができるからです。それに加え、pythonにはTensorFlowなどのディープラーニング用のフレームワークがたくさんあります。

また、未経験から学習をはじめる方にとってはエラーでつまずきにくいというメリットもあります。

pythonはディープラーニングをするうえでも便利ですし、それ以外のアプリ開発やWEBサイト製作も行なうことができるのでオススメです。

ディープラーニング入門に必要な知識の勉強方法

ディープラーニングに必要な知識はわかったけど、どのくらい勉強すれば良いか分からないという方に向けて深掘りしていきます。

勉強方法も参考にしてみてください。

数学の勉強方法

ディープラーニング入門に必要な数学の知識は、微分や積分、線形代数、確率、統計など多岐にわたります。

今あげたのは高校~大学レベルの数学ですが、より専門的な数学も使用されます。具体的にいうと、最小二乗法や勾配降下法、ラグランジの未定乗数法などです。

色々ありますが、まずは、「微分・積分」、「線形代数」、「確率・統計」これらの分野の勉強をするとよいです。それ以降は、必要に応じて勉強していくという形をとったほうが効率的にディープラーニングを勉強できます。あくまでメインはディープラーニングであるということを忘れないようにしましょう。

具体的な学習方法としては、動画や参考書があげられるでしょう。
最近ではこういった動画も無料でyoutubeにあがっています。

無料であがっている動画と参考書を併用しつつ、学習していくと効率よく学ぶことができます。

英語の勉強方法

ディープラーニングに必要な英語力は、長文の読解能力と専門的な単語知識です。この英語力は、論文や専門書を読むために必要になります。ディープラーニングの論文や専門書には、専門的な単語が多く使われています。

その人の現在の英語力によって具体的な勉強方法は変わります。

長文の読解能力がある程度ある人ならば、基本的な単語知識もあるでしょうから、あとは専門的な単語知識だけ勉強すればよいですね。

この専門的な単語知識は、実際に専門書や論文などを読んでいく中で身につけていくことをオススメします。その方が効率が良いです。

その一方で、英語が苦手で長文なんか読めないという方は、基本的な文法や基礎単語の勉強に時間を使った方が良いでしょう。

具体的には、中学レベルの文法書や長文を勉強し、高校レベルの基礎単語を暗記するといった方法です。もちろん下記のような動画をつかうのも良いと思います。

ある程度長文を読めるようになった後は、先ほど説明したように専門書や論文などを読んでいく中で専門的な単語知識を身につけていきましょう。

論文や専門書を読む以外に、海外のエンジニアとの会話で知識を得たいと言う方は、リスニングやスピーキングの勉強も必要になります。

プログラミングの勉強方法

次にプログラミングの勉強ですが、先ほども説明したようにpythonというプログラミング言語の知識が必要になります。

pythonの学習は、スクールに通うという方法もありますが、独学もできます。なぜなら、下記のような質の高い動画がyotubeにはたくさんあるからです。

こちらのような質の高い無料動画をうまく活用し、pythonを勉強しましょう。独学での勉強に挫折したら、スクールに通うといいですね。

もっとpythonについて知りたい方はこちらからどうぞ↓
Pythonに入門するには?簡単な入門方法やプログラミングについて解説

まとめ

ディープラーニングがAI(人工知能)の発展に欠かせないこと。
そして、ディープラーニング入門に必要な知識は数学、英語、プログラミングの3つであることと、その学習方法について解説してきました。

少しでもディープラーニングを学びたいと思った方は、今日から学習をはじめましょう。

最後までご覧いただきありがとうございました。


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