ディープラーニング（Deep Learning）セミナーのディープラーニング（Deep Learning）とは人工知能（AI）の学習方法の一つですが、今や人工知能（AI）という言葉を知らない人はいないでしょう。メディアでは毎日のように人工知能（AI）を活用した新しい試みが紹介されていて、私たち人間の活動をサポートしてくれて、私たちの生活や仕事を便利に、そしてより豊かにしてくれるという期待感がありますよね。
今まで、自分には無関係だと思っていたら、お仕事で突然、人工知能（AI）を導入することになるということもあるかもしれません。また、ひょっとすると、営業先のお客様が人工知能（AI）を導入することになったり、導入しないまでも興味を持ち始めていたりすると、やはり自分は知りませんというわけにはいきませんよね。
そうなると、人工知能（AI）についてある程度きちんと知っておく必要があります。きちんとした知識を身につけるには、どうしたらよいでしょうか？まず、インターネットで検索。または書店で人工知能（AI）がタイトルにかかれた書籍をいくつかパラパラめくってみますよね。
すると、インターネットや本の中で「ディープラーニング（Deep Learning）」という言葉を目にします。さてディープラーニング（Deep Learning）とは何か、人工知能（AI）とどのような関わりがあるのか、機械学習とディープラーニング（Deep Learning）はどう違うのか、そんな疑問を持たれている方もいらっしゃることでしょう。
ここでは、このトレンドであるディープラーニング（Deep Learning）について、そして、セミナーを利用して学ぶ際のポイントをご紹介します。
ディープラーニング（Deep Learning）を少し知っておきましょう
まず、ディープラーニング（Deep Learning）のセミナーのお話をする前に、人工知能（AI）とは何かということから始めましょう。
人工知能（AI）は、人間の知能、つまり人間が行う判断や予測といったような作業をコンピュータに代替する技術や研究分野のことを「人工知能（AI）」と呼びます。また、AI（人工知能）の中心となっている技術が機械学習です。最近注目を集めているディープラーニング（Deep Learning）は、機械学習の中の一つの方法のことを言います。
AI（人工知能）という言葉は最近注目度が高まっていますが、実はかなり以前からAI（人工知能）はあったと言えます。例えば、みなさんご存知の銀行のATMの操作パネルは、私たちの操作に合わせて、次の操作を案内してくれたり、入力を間違った場合に、間違いを教えてくれたりしてくれますよね。これはATMのコンピュータが人間の判断に変わって、あたかも人間が判断しているかのような「知能」を人間が作成したコンピュータプログラムによって実現しています。ATMのコンピュータが行っている判断の基準は人間がすべて与えているといえるでしょう。
さて次は、機械学習の説明です。機械学習の代表的な機能(役割)として、
があります。
１のものごとどうしの関わりとは、少し専門的な用語として「相関」という言葉で表されています。例えば、あるテーマパークについて「テーマパークの天候が雨である」ことと「テーマパークの入場者数が少ない」ことは、かなり関係がありそうだと考えられ、この二つの事柄の間には「相関がある」と言います。
さらに、例えば、気象情報と店舗売り上げ情報などのたくさんのデータに機械学習を利用すると、「花粉がよく飛ぶ日には、ボールペンの売り上げが多い」(これは例なので事実ではありません)などといった、人間が気づかないこと、思いもよらない相関関係を見つけ出せてしまうかもしれないのです。
次に、２の画像などの識別・分類についてですが、簡単に言うと機械学習では、画像の特徴をとらえることを行います。コンピュータに画像のどこに注目させるかは、人間の判断(設定)次第といえるでしょう。
例えば、人間の顔を見て本人であることを識別するためであれば、目や鼻の特徴といった見るべきポイントをコンピュータにセットします。するとコンピュータはそのポイントのみをひたすら学習し、そこで学んだ特徴を使って、新たなに人間の画像が渡された時に、本人かどうかを判断します。
以上が機械学習ですが、その特徴を一言でいうと「何を学習するかは、あらかじめ人間が決めている」といえるでしょう。
さて、本題のディープラーニング（Deep Learning）ですが、このディープラーニング（Deep Learning）では、コンピュータが何を正解として判断するのかや何に注目すべきか等について、従来の機械学習のように明確に人間からの指示はしません。
判断の基準を人間から与えてもらうのではなく、コンピュータ自身が「学習」を行い、そこから獲得した結果を判断の基準にしている点が、従来の技術とディープラーニング（Deep Learning）の大きく差です。コンピュータの処理能力の飛躍的向上、コンピュータに十分な学習をさせるだけの膨大なデータが手に入るようになった、ことがディープラーニング（Deep Learning）実現の背景にあります。
ディープラーニング（Deep Learning）で実現したい目的を明確にしましょう
ディープラーニング（Deep Learning）は、膨大なデータの中から、ものごとどうしの関わりを見つけ出したり、画像を認識したり、分類したりといったことを可能にします。
では、この技術に興味を持たれている皆さんは、実現したいことが何か明確に思い浮かぶでしょうか？
もし技術そのものを学びたいのであれば問題ありませんが、ディープラーニング（Deep Learning）セミナーに参加しようとするならば、もともと実現したい目的とディープラーニング（Deep Learning）が結びつきそうかを確認すると良いでしょう。ディープラーニング（Deep Learning）は非常に注目を集めている技術ですが、目的によっては、ディープラーニング（Deep Learning）のセミナーではなく、機械学習のセミナーの方がより目的に合っているかもしれません。
セミナーの分野(カテゴリ)を確認しましょう
ディープラーニング（Deep Learning）はまだまだ発展途中なので、どんな分野にどのように役に立つのか分かりませんよね。そのような状況なので、ディープラーニング（Deep Learning）というキーワードを含むセミナーは多岐にわたります。
例えば、投資家向けには、ディープラーニング（Deep Learning）でのビジネスの可能性をテーマとしたセミナーが開催されています。またエンジニア向けには、ディープラーニング（Deep Learning）のシステムをどのように構築するのかといったセミナーが開催されていて、それぞれセミナーの中身も参加者の会社や職業も異なってくるので、ご自身の参加目的に合っているのか確認しましょう。
講演者や主催者を確認しましょう
ディープラーニング（Deep Learning）のセミナーの講演者や主催者についても注目しましょう。同じ分野・同じ目的でも、聴ける話が変わるかもしれませんよね。例えば、講演者が大学の研究者であれば、広く一般的な見地での話が聴け、もし企業のエンジニアであれば、一般的な話ではなく、自社製品の深い話が聴けるかもしれません。
気になる製品があるのであれば、特定の企業が主催するディープラーニング（Deep Learning）のセミナーで、有益な話を聴きましょう。
いつをターゲットにしているのか確認しましょう
ディープラーニング（Deep Learning）は大きな可能性を秘めた技術です。参加しようと考えているディープラーニング（Deep Learning）のセミナーが、現在の内容を中心に取り扱うのか、近い将来のことを扱っているのか、についても事前に分かる範囲で確認すると良いでしょう。
近い将来といっても決して夢物語ではありません。ディープラーニング（Deep Learning）の導入を現実的に検討している場合でも、近い将来をイメージしておくことは非常に大切です。
これまでのコンピュータの利用方法は、人間が作成したプログラムにしたがって、それに忠実に動くというものでした。それが、人間はあえて口出しせず、基本的な認識方法だけ与えて、あとはコンピュータに任せる、これまでの人工知能（AI）で使われた技術とは大きく異なっているのです。ディープラーニング（Deep Learning）は、まだまだ未知な部分が多い技術といえます。
将来、人間の知恵を超える何かを生み出してくれるかもしれません。私たちは、そのようなディープラーニング（Deep Learning）のことを正しく知り、正しく活用することが求められます。ディープラーニング（Deep Learning）のセミナーに参加するのはその第一歩ですよね。
ディープラーニング（Deep Learning）は、技術面だけでなく、ビジネス面においてもいろんな可能性を秘めており、現在さまざまなディープラーニング（Deep Learning）のセミナーが開催されています。それと同様、みなさんがディープラーニング（Deep Learning）のセミナーに参加される動機もさまざまです。
ご自身の目的にピッタリ合ったセミナーに参加することによって、知識が身につき、ディープラーニング（Deep Learning）の将来についてワクワクしながら、地に足のついた議論の輪が広がっていくことでしょう。セミナーをはじめとした理解を深めるための集まりは最近増えているので、みなさんにピッタリ合うコミュニティーもきっとあることでしょう。その中でみなさんの理解はさらに深まり、ディープラーニング（Deep Learning）が可能にする具体的な将来像を描けるようになれると良いですよね。
2． 画像などの特徴をとらえて識別・分類する