ディープラーニングのeラーニング4選！自宅で学習できるおすすめeラーニングを解説

製造業を始めとした様々な分野で活用されているAI。
日々進化を続けているAIは、私たちの生活にも密接に関わりを持ち始めています。
AIの技術を飛躍的に進化させたディープラーニング。
そんなディープラーニングを学習する為に、自宅で学べるeラーニングが気になっている人も多いのではないでしょうか。

そこで今回は注目を集めているディープラーニングについて、さらにおすすめのeラーニングを4選紹介します。

ディープラーニングを学べるeラーニング4選

ディープラーニングの進化は目覚ましく、様々な分野において実用化が進んできています。
身近なところでは、ディープラーニングの音声認識でしょう。
スマートフォンでのハンズフリー会話が可能となったのは、ディープラーニングの音声技術によるものです。
またディープラーニングの画像認識の技術を用い、自動運転における人間や電柱、交通標識の認識が出来るようになりました。
このように活用されるシーンの拡大に伴い、需要も高まっているディープラーニング。
そのため自宅でディープラーニングを基礎から実践まで学べるため、eラーニングを希望する人も増え続けています。

そんなディープラーニングのeラーニングでおすすめの講座を紹介していきます。

①ディープラーニングを実践的に学べる！AIエンジニア育成講座

AIエンジニア育成講座は、ディープラーニングを実践的に学べる講座で、受講形式は選択可能です。
当講座は、日本におけるAI権威慶大の栗原聡教授が監修。そのため確実にディープラーニングを習得し、かつスキルアップできるカリキュラムとなっています。

AIエンジニア育成講座は、第一段階として、基本的なAIプログラミングからスタートします。
そしてAIプログラミングの実装や可視化、修正まで行った後は、AIの学習モデルやプログラム手法についての学習へとステップアップ。
さらに基本的な実装から効率的な実装まで学ぶことにより、自由にAIの実装が出来るようになります。最終段階として、適切なAIモデル選定や実践的なAIプログラミングの実装、さらに継続的に制度の向上を図るレベルまでの知識と技術を習得。
適切な手順とカリキュラム、独自のスクーリングによって、初心者からスタートしてもディープラーニング運用レベルまでスキルアップ出来ます。

ラーニング講座は学習サイクルも効率的です。まず講義を聞きながら同時に手を動かすという学習方法を用いているので、知識と技術を同時に身につけられます。講義終了後はすぐに問題形式の課題にチャレンジ。
インプットした知識をすぐにアウトプットする事で、安定した知識の定着が可能となります。
問題を解いた後は解説及び解答と照合。
分からない時にはメールで質問しながら、さらに理解と知識を深めていくという学習サイクルとなっています。

②JDLA認定プログラム修了率99％！E資格対策ディープラーニング短期集中講座

ディープラーニングの専門的知識や実装スキルを証明できるE資格。E資格の受験には、JDLA認定プログラムの修了が必須となります。そんなDLA認定プログラムの修了率99％を誇るのがE資格対策ディープラーニング短期集中講座です。

E資格対策ディープラーニング短期集中講座は、初回の講義の前には、Pythonや機械学習の基礎知識を学習。初心者でも受講できるように、数学の基礎知識や応用数学もカリキュラムに組み入れています。当講座では事前学習から模擬試験まで徹底的にサポートしているので、ディープラーニングの前提知識も不要です。

E資格対策ディープラーニング短期集中講座 はこちら

③ビジネス向けにおすすめ！ビジネス向けAI完全攻略セミナー

AI学習未経験でも、AIおよびディープラーニングを完全攻略できるビジネス向けAI完全攻略セミナー。
短期間で応用レベルまでディープラーニングの技術や知識を習得できるビジネス向けのセミナーです。カリキュラムは、まず人工知能の活用事例を始めとしたAIの基礎知識からスタート。続いてディープラーニング理論や活用方法、さらに人工知能の作成方法やプログラミング言語を使用した機械学習まで進めていきます。

講義終了後には、ニュートラルネットワークで中古車価格予測する回帰モデルの作成などの実装課題を実施。講義の直後に課題に取り組むことで、実務で使える深い知識と実践的技術の活用術を身につけられます。

ビジネス向けAI完全攻略セミナーはこちら

④Study AIの3ヶ月で現場潰しが効くディープラーニング講座

Study AIは3ヶ月で現場に出ることができるようなディープラーニングの知識を学べるeラーニングです。
機械学習の基礎知識から深層学習まで学ぶことができます。
ただ前提知識が必要であり、Pythonの知識と数学の知識を学んでおくことが必要ですので、ある程度Pythonと数学については知っている方の受講がおすすめです。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、AIにおける機械学習手法の1つです。
機械にあらかじめ十分なデータを入力させておくディープラーニングは、人間が操作することなく自動的にデータ内から様々な特徴を発見出来ます。
機械学習における「教師なし学習」に分類されるため、機械自体が学習して日々進化と成長を続けていく学習手法です。そのため従来の技術では不可能であった、高度なレベルの表現や認識を次々と達成できるようになりました。

脳の神経回路を模したニュートラルネットワークを何層にも重ねたディープラーニングは、「層が深い」という意味から日本語では深層学習と訳されています。
ニュートラルネットワークとは、入力層から隠れ層、そして出力層に進むことにより情報を表現する数学モデルです。
しかしニュートラルネットワークだけでは、単純な情報を処理し表現することのみしか出来ません。
そこで、より多くの情報を処理し、かつ多彩に表現出来るようにニュートラルネットワークを何層にも重ねたのがディープラーニングです。
そのため別名では、ディープニューラルネットワーク（DNN）とも呼ばれています。

ディープラーニングの活用方法

ディープラーニングは、機械自体で画像認識することが可能です。画像認識は「顔認識」「物体認識」「文字認識」の3種類あり、その精度の高さは人間以上であると言われています。
また音声認識できるということも、ディープラーニングの大きな特徴です。
数人で話していても音声を認識できるほど性能が高く、主に音声を認識して使うサービスに用いられています。

そのほかには主に翻訳で用いられる自然言語処理や、ロボットで行う異常探知などが挙げられます。
ディープラーニングの機能の1つである空間把握能力を用いた異常探知は、膨大なデータの中から振る舞いが異なっているデータを検出する技術です。
異常探知の技術は主に自動運転に活用され、ロボットに搭載されているカメラで道路上に潜んでいる危険を感知しています。

ディープラーニングが認知されるようになったのは、2012年に開催された「ILSVRC」という画像認識の精度を競う大会が発端です。
当大会では、画像に写っているものを機械が認識し、そのエラー率の低さによる競技が行われていました。
ちなみに1位はトロント大学で、エラー率15.3％を達成。
2位の東京大学の26.1％を大きく引き離し、圧倒的な優勝を飾っています。
当大会において、トロント大学が用いていた手法がディープラーニングです。
その後大きく世界中に認識され、ディープラーニングが活用されていくようになりました。

ディープラーニングに必要な事前知識

ディープラーニングをいきなりeラーニングで学んでも良いですが、事前に簡単な知識を知っておくのも良いでしょう。
実際にAIにディープラーニングを行う方法や手順は下記記事でも解説しています。

ディープラーニングを学習させる方法！ディープラーニングのやり方を解説

ディープラーニングのeラーニングについてよくある質問

ディープラーニングのeラーニングについてよくある質問に回答しました。

ディープラーニングのeラーニングはどうやって閲覧するのですか？

eラーニングは動画受講となるので、動画URLを配布してもらい閲覧します。

ディープラーニングのeラーニングにおすすめはありますか？

基礎から学びたいなら「AIビジネス攻略セミナー」、AIプログラミングもできるようになりたいなら「AIエンジニア育成講座」がおすすめです。

ディープラーニングはeラーニングがおすすめ

近年注目を集めているAI技術は、ディープラーニングの進化と共に年々需要が高まっています。あらゆる分野に進出しているAIは、今や私たちの生活に欠かせない技術となりました。
ディープラーニングに対する注目度もAIの需要と共に向上し、様々な講座が開設されています。
特に自宅でいつでも受講できるeラーニングは、多忙な方でも気軽にチャレンジできる学習方法と言えるでしょう。
ぜひディープラーニングを気軽に学びたいと思ったらeラーニングを検討してみてください。