ここ最近、IT分野だけでなくビジネスの分野においても人工知能（AI）や機械学習、Deep Learningという言葉を日常的に聞くようになりましたよね。
プログラムを動作させるハードウェアの進化も相まって人工知能（AI）の技術はどんどん進化しています。
とはいえ、人工知能（AI）は知っている聞いたことはあるけど、機械学習やDeep Learningは詳しく分からない、また、機械学習は未経験だけどDeep Learningについて入門してみたいという方も多いのではないでしょうか。
でも、人工知能（AI）やDeep Learningは、始めるにしても何をしたらいいのか悩みます。
それではここからは、Deep Learning入門のために必要な知識と準備について紹介しましょう。
Deep Learningとは
Deep Learningとは人工知能（AI）における機械学習のひとつで、日本語では深層学習と呼ばれています。十分なデータ（判断材料）があれば、人間の力なしに機械が特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワークを使用した学習方法です。
従来の機械学習では、特徴量の決定は人間が行なう必要がありましたが、
Deep Learning入門のために必要な4つの知識
プログラミングの知識
機械学習でDeep Learningを行うためには、ライブラリというツールが必要です。
機械学習で広く使われている言語にPython（パイソン）というものがあります。
このPythonを使ったライブラリには
数学の知識
機械学習のアルゴリズムは擬似コードとして書かれますが、擬似コードの計算式は数学を使った状態で書かれています。
それらの処理がどんな計算をしているのかを知るために、
英語の知識
ディープラーニングに関する講座や本、論文などの多くは英語を使用しています。ネイティブレベルの英語知識は必要ではありませんが、
データモデリングの知識
データモデリングとは、データ同士の相関などパターンや構造を見つけたり、分類、異常検出などの予測、解析、検証などを行う過程のこと。
モデリングを手動で行う一般的な機械学習に対して、Deep Learningでは自動的に行われますが、
Deep Learning入門のための2つの準備
Deep Learningのための4つの知識を得る準備
今度は、上で述べた4つの知識を得るための準備を紹介しましょう。
まずはプログラミングの知識とデータモデリングの知識。昨今の人工知能（AI）ブームにより、初心者でもわかりやすい書籍が数多く出版されています。
次に数学の知識ですが、これは高校レベルの数学で十分な知識が得られます。もし文系の方であれば
最後に英語の知識について。上でも述べましたが、ネイティブレベルのスキル（TOEICだと900点程度）は必要ではありません。
Deep Learningのための環境を構築する準備
Deep Learning入門でも実際にプログラムを動作してみることも必要です。そのために環境を構築する必要があります。まずは言語ですが、Deep Learningを含む機械学習にはPythonという言語が多く使用されているのでPythonでの環境構築について紹介しましょう。
使用するパソコンがWindowsであれば、
Deep Learningの入門としての
TensorflowはGoogleが提供するPythonで動作するディープラーニング環境、Kerasはライブラリ群みたいなものでしょう。
これらを準備すれば、ある程度簡単なDeep Learningのプログラムを構築することができます。
さて、Deep Learningの入門のために必要な知識と準備についてお話しました。
今までプログラミングなど、全くの専門外の方であればすごく難しそうと思うかもしれません。
近年の人工知能（AI）ブームから、Deep Learningをはじめとする機械学習の分野を新たに学びたいという方が増えています。また、このブームによって人工知能（AI）エンジニアが不足しているとも耳にすることがありますよね。
そのような需要が増えてきたことから、今続々と入門向けのリソースが登場していますし、これからもますます増えていくでしょう。
もしDeep Learningに興味を持ったのであればこの機会に一歩踏み出してみるのも良いかもしれませんよね。
