初心者必見！ディープラーニング学習ロードマップ | 成功のポイントとオススメ学習方法も紹介

「ディープラーニングの学習方法が良くわからない」

「ディープラーニングってどうやって勉強したらいいの？」

このような悩みを持っている人は多くいます。ディープラーニングに興味はあるものの、どこから始めたらいいかわからない人は、意外と多いのです。

現代の技術の進歩に伴い、ディープラーニングはエンジニアにとって不可欠なスキルとなっています。ですが、膨大な情報量のため、何から手をつけて良いかわからないのも事実です。

そこで今回は、「ディープラーニングの学習方法」を紹介します。学習の際に知っておきたい「学習手順」や「学習を成功させるポイント」も解説しているので、ぜひ参考にしてください。

ディープラーニングとは

ディープラーニングの学習をする前に、まずはディープラーニングについて知っておきましょう。学習効率を上げるためにも、以下の3つのポイントは重要です。

• ディープラーニングの定義
• ディープラーニングの仕組み
• ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングの定義

ディープラーニングは、人工知能（AI）の一分野です。コンピューターがデータからパターンを学習し、自ら判断を下す能力を持つ技術を指します。主にニューラルネットワークという構造を用いており、膨大なデータから高度な分析や予測が可能です。

代表的なものが、画像認識や音声認識になります。ChatGPTやAlexaなど、実際に使っている人も多いでしょう。

日常生活において深く入り込みつつある技術なのもあって、ディープラーニングは多くの産業で革新的な技術として注目されています。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使用してデータを処理します。各層が前の層からの出力を受け取り、新たな特徴を抽出する仕組みです。人間の脳にヒントを得たネットワークとなっており、その仕組みも非常に酷似しています。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークのプロセスを繰り返し、データの複雑なパターンを学習します。例えば、画像認識の場合、初期層はエッジや色などの基本的な特徴を捉え、後続の層がそれを組み合わせて複雑な形状を認識していく仕組みです。

ニューラルネットワークを使用することで、ディープラーニングは高い精度での認識を実現しています。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングと近いものに機械学習があります。両者の違いは、処理能力と学習方法です。以下の表を見てみましょう。

機械学習は手動で特徴を選んでモデルを構築しますが、ディープラーニングは自動で特徴を抽出します。

例えば、機械学習では人間が画像の特徴を指定する必要がありますが、ディープラーニングではニューラルネットワークが自動で重要な特徴を見つけます。

こうした違いによって、ディープラーニングはより高度で複雑なタスクに対応できるのです。

ディープラーニング学習の4ステップ：エンジニアが最短で習得する方法

ディープラーニング学習をする際は、以下の手順で進めましょう。

1. 基礎知識を固める
2. 環境構築とライブラリの習得
3. フレームワークを習得する
4. 実践を通して理解を深める

Step1.基礎知識を固める

ディープラーニングを効果的に学習するためには、まず基礎知識を固めるようにしましょう。中でも以下の知識は必須です。

• 数学：線形代数、微積分、確率統計
• プログラミング：Python
• 機械学習：教師あり学習、教師なし学習

中でも、数学や統計は重要です。基本概念を理解しておくと、アルゴリズムの動作原理が明確になります。

例えば、線形代数や微分積分の知識はニューラルネットワークの理解に不可欠です。基礎を固めているかどうかで、学習の効率が飛躍的に向上します。

まずは基礎知識を固め、ディープラーニングを学べる状態になりましょう。

Step2.環境構築とライブラリの習得

ディープラーニングの実践には、適切な環境構築とライブラリの習得が必要です。どちらも効率的な開発が可能になるため、意識したいポイントとなっています。最低でも以下の環境は整えましょう。

• パソコン：CPU（Intel 14世代以降）、GPU（GeForce RTX 3050以上）、メモリ16GB以上
• ディープラーニングライブラリ：TensorFlow、PyTorch

パソコンは、ゲーミングパソコンのエントリーモデル程度で大丈夫です。ディープラーニングの他、ゲームも遊べるため重宝するでしょう。

ライブラリに関しては、Pythonや主要なディープラーニングライブラリをインストールして、基本的な使い方を学習してください。チュートリアルなどを参考に進めると、ミスなく進められます。

Step3.フレームワークを習得する

ディープラーニングでは、フレームワークも重要です。複雑なモデルの開発をするためにも、必ず習得しましょう。その際、以下のフレームワークが役立ちます。

• Keras
• Chainer

フレームワークは、ディープラーニングモデルの構築や訓練を効率的に行うためのツールです。トレーニングとしても活用できるので、フレームワークを通じて実践的なスキルも身につけていきましょう。

Step4.実践を通して理解を深める

ディープラーニングの学習は、実際に手を動かしてこそ理解を深められます。以下の方法で実践経験を積み重ねていきましょう。

• チュートリアルやサンプルコードを活用した実践的な学習
• 課題に挑戦
• コミュニティへの参加

例えば、画像認識のモデルを構築し、データセットを使ってトレーニングすれば、実際のデータ処理の流れを体験できます。

実践的な経験によってディープラーニングのスキルが確実に向上するため、積極的に手を動かしましょう。

ディープラーニング学習を成功させる3つの方法

ディープラーニング学習は、挫折する人も多くいます。成功するには、以下の3つを意識してみてください。

• 明確な目標を設定する
• 継続して学習する習慣をつける
• コミュニティに参加して交流する

明確な目標を設定する

ディープラーニング学習を成功させるためには、まず明確な目標を設定しましょう。目標がないと、モチベーションを維持できないためです。挫折してしまう可能性も高くなります。

目標を立てるのが難しい場合は、以下を意識してください。

• 具体的な目標
• 達成可能な目標
• 目標を書き出す

漠然とした目標ではなく、具体的な目標を立てるようにしましょう。例えば、「3ヶ月で画像認識モデルを構築する」などです。その際、達成可能な目標にしてください。あまりにも目標が高いと、達成できずに挫折してしまうためです。

目標を立てたら、目標を書き出して見やすい位置に貼っておきましょう。スポーツ漫画で「目指せ○○！」と目立つ場所に貼っているシーンがありますが、実は大きな効果があるのです。

ディープラーニングを学習する際は、自分に合った目標を立てて、少しずつ達成してレベルアップしていきましょう。

継続して学習する習慣をつける

ディープラーニングの学習は、継続が重要です。短期間で習得するのは難しいため、毎日少しずつ学習する習慣をつけましょう。

忙しい場合は、毎日30分の学習時間を確保するといった方法がオススメです。少しずつでも学習を続けていると、知識が積み重なり、理解が深まっていきます。

継続して学習し、無理なくスキルを向上させましょう。

コミュニティに参加して交流する

ディープラーニングの学習では、コミュニティに参加して他の学習者と交流する方法もオススメです。コミュニティでの情報共有や質問応答を通じて、自分の理解を深められます。

例えば、オンラインフォーラムや勉強会に参加する中で、最新の技術情報を得たり、困った時に助けを求めたりできます。頑張っているのが自分だけじゃないとわかるため、勇気ももらえるでしょう。

コミュニティの力は大きいので、積極的に参加し、交流していってください。

ディープラーニングを学習するオススメの方法

ディープラーニングを学習する方法として、以下の3つがオススメです。

• 独学
• 学習サイト
• プログラミングスクール

独学

ディープラーニングを学ぶ方法として、最もメジャーなのが独学です。自分のペースで学習でき、柔軟な時間管理ができるため、取り組みやすいでしょう。

隙間時間を活用しての学習もしやすく、コストも比較的かかりません。

挫折しやすいデメリットはあるものの、自己管理能力が高い人なら最も効率良く学習できる方法です。

学習サイト

ディープラーニングの学習方法として、オンラインの学習サイトもオススメです。体系的に構成されたカリキュラムを受講すれば、短期間で効率的に学べます。良く利用されているのは、以下の学習サイトです。

• Udemy
• Coursera

これらの学習サイトには、初心者向けのコースから実践的なプロジェクトまで豊富な教材が揃っています。動画を使っての学習なので、通勤時間や休憩時間といった隙間時間も有効活用できます。

専門的な知識を体系的に習得したい人に、オススメの学習方法です。

プログラミングスクール

ディープラーニングを本格的に学びたいなら、プログラミングスクールがオススメです。現役のプロ講師から直接指導を受けられるため、短期間でスキルを習得できます。

実践的なカリキュラムはもちろん、就職・転職サポートもあるため卒業後のキャリアも安心です。

コストはかかりますが、ディープラーニングを効率的に学習したい人は、ぜひ検討してください。

ディープラーニングを学習して希少性のあるエンジニアになろう

ディープラーニングは、エンジニアにとって非常に価値のあるスキルです。基礎知識の習得から実践までのプロセスを踏んで学習すれば、自信を持って活躍できるでしょう。

学習の際は、明確な目標設定をして継続的な学習習慣を身につけてください。1人では学習できるか不安な場合は、コミュニティに参加して交流するのもオススメです。

自分に合った学習方法で、ディープラーニングを身につけていきましょう。

もし独学でディープラーニングを学習できるか不安な場合は、プログラミングスクールでの学習も検討してください。中でも、オンラインスクールの「レアテック」がオススメです。代替の効かない希少型エンジニアとして活躍できる「一生モノ」のスキルと知識を学べます。

年齢や経験を問わず、卒業後に活躍している先輩エンジニアが数多くいます。さらに、転職サポートの無期限延長保証も実施中です。無料体験授業や個別カウンセリングも実施しているので、まずは気軽にお問い合わせください。

よくある質問

ディープラーニングとはどのような学習方法ですか？

ディープラーニング（深層学習）とは、ニューラルネットワークを使用する機械学習の一分野です。例から学ぶという人間の自然な行動を、コンピューターに学習するための手法を指します。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか？

それぞれ根本となる属性は同じですが、占める範囲が異なります。

AIが最も範囲が広く、機械によって人間の知能を再現する技術全般を指します。大して機械学習は、AIの範囲に含まれます。さらにディープラーニングは、機械学習の学習方法の1つです。

AI ＞ 機械学習 ＞ディープラーニング

以上のように覚えておきましょう。

ディープラーニングの学習方法は？

ディープラーニングは、画像や動画などから文字や顔の特徴を認識する画像認識や、人間の声を認識させる音声認識などがあります。また、話し言葉や書き言葉を理解させたり処理させたりする自然言語処理も可能です。

ディープラーニングの代表例は？

ディープラーニングは様々な場面で活用されています。中でも代表的なのが、以下の8つです。

• 自動運転
• 航空
• 製造・精算
• 通販
• ECサイト
• 株価の相場の予測
• セキュリティ
• 倉庫

どれも普段生活して触れるものばかりです。身の回りにも浸透している技術といえるでしょう。