AI（人工知能）は、検索やネットショップ、スマートスピーカーやSiriなどで活用されており、すでにもう身近な存在と言えますよね。でも、そんなAI（人工知能）について、じつは良く分かっていない人は少なくありません。特に、AI（人工知能）と並んで語られることの多いDeep Learning（深層学習）については、なおさらでしょう。AI（人工知能）に興味がある人でも、Deep Learningについては「人工知能に関係している何か難しいこと」程度で、何を学習したら分かるのかすら分からない人も、多いと聞きます。
そこで今回は、そんな「Deep Learningに興味を持っているけど、どうしたら良いのか分からない人」に向けて、Deep Learning入門というべき、概要をお伝えいたします。また、しっかり勉強したい人には、おすすめのDeep Learning入門書を紹介していますので、読んでいただければ、AI（人工知能）がもっと身近に感じてもらえるはずです。
AI（人工知能）とDeep Learning入門のために、知っておきたいこと
Deep Learning入門といっても、いきなりDeep Learningの説明をしても混乱するかもしれません。まずAI（人工知能）とDeep Learningの関係を整理しておきましょう。
AI（人工知能）って何？
AI（人工知能）というのは、「人間のように判断するプログラム」のことです。今までのコンピュータというのは、決められた成否の判断（1と0のデジタルな判断）しかできませんでした。画像や音声、自然言語（日本語や英語）なども、決まった型と一致するかどうかでしか判断できません。そのため、人間が見たら明らかに同じ人の写真でも、髪型が変わったり、めがねを掛けたりするだけで違うと判断してしまいます。
もちろん、普通のコンピュータでも、すべての髪型、すべての種類のめがねなど、その人のすべての写真を記憶させれば、その人を正しく判断できます。しかし、現実的にそんな写真を集めるのは不可能です。
当然ですが、人間もすべての髪型やすべてのめがねの種類を憶えているはずはありません。でも人間は、それでもなんとなく判断できます。こういった、人間が「なんとなく判断できる」しくみの研究から、人間は、少ない情報を組み合わせて新しい情報を作り出している（予測している）ことが分かりました。
この「少ない情報を組み合わせて予測する」ところを様々な方法で再現し、「なんとなく判断する」ことをコンピュータにやらせているのが、AI（人工知能）というわけです。
Deep Learningって何？
もっとも簡単な説明は、「Deep Learningは、AI（人工知能）が学習して予測する手段の1つ」です。AI（人工知能）が、「なんとなく判断する」ことをコンピュータにやらせると説明しましたが、この判断を実現する手段には、いくつもの理論があります。
その理論の1つに、「人間の脳の神経細胞ネットワーク（ニューロンネットワーク）を模倣する」というものがあります。Deep Learningは、このニューロンネットワークを模倣する理論に基づいてAI（人工知能）に判断させる方法の1つです。
Deep Learningを含み、AI（人工知能）が学習して予測をする技術のことを、「機械学習」と呼びます。一般的な機械学習が「質問と正解を数多く与えることで、正しい予測ができるようにする」のに比べ、機械学習の中の一つであるDeep Learningは、「与えられたデータをAI（人工知能）が自分で分類し、そこから最適な予測ができるようになる」ものなのです。
つまり、Deep Learningを利用すれば、データを与えるだけで正しい判断ができるようになります。学習に人間が介在する機械学習に比べると、Deep Learningの方が、より人間らしいかもしれません。
Deep Learning入門に最適な書籍
このような、Deep Learningを学習する前段階の入門編におすすめなのは、以下の書籍です。
『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 』（角川ＥＰＵＢ選書）
「Deep Learningとは何か？」という仕組みを理解した後は、実際にゼロから作っていくフェーズに移りましょう。そこでオススメなのが、以下の書籍です。
『ゼロから作るDeep LearningーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』（オライリージャパン）
そして、Deep Learningを動かす基礎的な理論から、実際のプログラムまでを、広く学んで概要をつかむのにうってつけなのが、以下の書籍でしょう。
『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう』（ソシム）
この書籍を読めば、機械学習やDeep Learningに必要なプログラム言語やその他のツールなどを広く浅く学習することができます。Deep Learning以外のテーマにも言及しているところが多いため、Deep Learning入門には物足りないかもしれませんが、応用範囲が広いので、必ずどこかで役に立つはずです。
Deep Learning入門から本格的な開発へ
Deep Learningの入門までは、しくみを理解して使うところまでです。ここまできたら、簡単にでもDeep Learningを使ったAI（人工知能）を作って、入門から飛び出しましょう！
そのために役に立つのが、次の書籍です。
『詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理』（マイナビ出版）
前述までの復習から、実際のDeep Learningのプログラミングまでを、参考例を見ながら、学習することができます。順を追って、確実にDeep Learning入門の次のステップへ進むことができるでしょう。
さて、AI（人工知能）やDeep Learningの簡単な説明から、入門書についてお伝えしました。改めて、まとめておきましょう。
- AI（人工知能）は、コンピュータに「少ない情報から正解を予測させる」技術
- Deep Learningは、AI（人工知能）が予測するための学習と判断の方法の1つ
- 機械学習は、学習に人間が介在するため、予測精度に制限があった
- Deep Learningは学習に人間が介在しないため、予測精度が飛躍的に高い
このように、Deep Learningは新しいAI（人工知能）の形であり、ここでお伝えした以上に詳細な解説をインターネットのあちこちで読むことができます。それ以上に、数多くの書籍が世の中にあふれています。
ただし、人間は、情報が多すぎると決められないものです。そこで、厳選に厳選を重ねたDeep Learning入門書を4冊紹介しました。これらの書籍を読んで、実際に手を動かすことで、誰でもDeep Learningの深遠な世界に入門できるだけではなく、自分専用のAI（人工知能）を作ることもできるのです！紹介した書籍を書店で手に取っていただき、少しでも興味があれば、Deep Learningの世界へ入門してみてください。
この記事をきっかけに、多くの人がDeep Learningの世界に入門し、新たなAI（人工知能）が生まれたら、とても素敵ですよね。
参照元
Log Analytics With Deep Learning And Machine Learning
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍
