いまAI（人工知能）に関する技術で最も注目されている｢Deep Learning(ディープラーニング)｣のことをもっと知りたいという方もいますよね。ここ数年のAI（人工知能）ブームがわき起こってきた背景の一つにあるDeep Learningが脚光を浴びたことによって、Deep Learningを学びたいというニーズが増えてきています。そのような背景もあって、最近では数多くのDeep Learningのセミナーが開催されており、全国さまざまな場所で開催されるようになりました。参加費も企業が行う上級者向けの本格的なセミナーもあれば、初心者向けに無料で参加できるものまであります。
それなら一度セミナーに参加してみようかな、と気になる方もいることでしょう。とはいってもDeep Learningセミナーってそう簡単に参加できるの?と悩む方に向けて今回は、Deep Learningのセミナーで学ぶ前に必要な3つの準備をご紹介します。
Deep Learningと機械学習について調べよう
たとえ初心者向けのDeep Learningセミナーに参加するとしても、全く知らないまま参加してもセミナーでの内容を理解するのは難しいです。なので、Deep Learningとその基となる機械学習については最低限の知識が必要になるでしょう。
Deep Learningとは、機械学習の１つであり人間が自然に行う学習方法をコンピューターの中で再現してみようと人間の脳神経回路の仕組みを応用した技術です。
このDeep Learningは機械学習と呼ばれるAI（人工知能）の中心となる技術のうちの一つになります。データをAI（人工知能）自身が解析してトレーニングをすることで、データにみられる特定の法則性やルールをAI（人工知能）が自ら見つけ出すことができる技術が機械学習です。
この機械学習も合わせて知ることが、Deep Learningを学ぶためには必要不可欠であり、多くのDeep Learningセミナーへの大事な参加準備となります。機械学習やDeep Learningの数式や理論、概要やその先の応用例なども学習して頭に入れておくことができればベストですが、Deep Learningセミナーへ行くならば事前に理論や概要は学んでおくと理解が深まるでしょう。
Deep Learningや機械学習の数式や理論などについては、書店にある入門書やオンライン動画などで学ぶことができます。自分にあった教材を探して学習し、理論や概要を頭に入れてセミナーへ向かう準備を整えましょう。
プログラミング言語(オススメはPython)を読めるようにしよう
次にDeep Learningを学ぶ上で必要になるのは、プログラミング言語です。技術的な内容が話されるセミナーに参加するならば、ある程度のプログラミングは学んでおくことが必須と言っても過言ではありません。
Deep Learningに必要なプログラミング言語はいくつかありますが、代表的なプログラミング言語はPythonになります。
Pythonには機械学習のためにデータを呼び出したり組み合わせて処理するライブラリが備わっているため、機械学習にはPythonを使う人が多いです。Deep Learningのセミナーでは、このPythonの文法を理解していることが受講の条件に含まれることもあります。なので、Deep Learningを理解するためにプログラミングを学びたい方にはPythonがオススメです。
ただ、求めている成果物によっては使うべきプログラミング言語は変わるため、自分が何を作りたいかを先に決めてある方はそこで使われるプログラミング言語を優先的に学びましょう。作りたいものを先に決めておくと、自分がセミナーで学ぶべきことや足りないスキルがわかりやすくなるので、中~上級者向けのDeep Learningセミナー参加希望者は必要なプログラミング言語の基礎を事前に習得済みが望ましいです。
プログラミング言語の学習方法もDeep Learningと同様に書籍はもちろん、オンライン動画やアプリでも学ぶことができます。学習材料は揃っているので独学でもある程度の知識は簡単に得られるので、初心者でも安心してチャレンジできますよ。学習教材としてぜひ利用してDeep Learningセミナーへの事前準備をすると良いでしょう。
回帰分析(数学の確率・統計学)
Deep Learningを始めとした機械学習の理解を深めるための勉強として、3つ目に必要なのが数学の知識（線形代数や微分、確率など）や統計学の知識です。これらを学習をしておかないとセミナーの内容を学ぶことは難しいでしょう。
もちろん、Deep Learningのセミナーの講義の中で数学や統計学を学べるところもあります。しかし、Deep Learningを始めとした機械学習という技術は数学や統計学など根本としているので、最低限の数学や統計学の理論などに目を通しておくと良いでしょう。
本格的にDeep Learningを実装して成果物を作りたい方は、統計学や数学の入門書、動画などでわかりやすく解説されているものを利用して、独学ではわからなかったところをセミナーで学ぶようにすると効率が良いです。
まとめ
ここまでDeep Learningセミナーで学ぶ前に必要な3つの準備をご紹介してきました。基本は機械学習とDeep Learningの基本である数式や理論の概要とプログラミング言語、そして統計学を学んでおく準備が必要になります。
Deep Learningは全てを簡単に理解できるものではありませんが、Deep Learningのプログラムを実装する方法は、近年様々なライブラリが登場したことにより簡単になってきています。
それに伴って最近はDeep Learningに必要な機械学習やプログラミングの入門書や、オンラインでの学習など、簡単に学べる環境が揃ってきています。
独学であっても習得しやすい環境は整っているので、初心者向けのDeep Learningのセミナーに参加するならば、基本的な学習は独学でもいいのでご紹介した3つの準備を勉強をして自分のレベルに合ったDeep Learningのセミナーを受講するための準備をして、Deep Learningの習得を目指していきましょう。
