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ディープラーニングの仕組みを無料で学べるチュートリアルが公開

投稿日:2019年4月20日 更新日:

  • ディープラーニング、AI技術に興味があるけど、何から始めて良いかわからない。
  • 画像認識や自然言語処理を自分で作ってみたいがハードルが高そう。

こういった疑問にお答えします。

こんにちは、かつひろです。

私はシステムエンジニアとして、9年間働いています。ここ1年半くらいはAI技術を使ったプロジェクトに参加しています。

私の場合は、仕事で運良くディープラーニングを学ぶ機会がありましたが、ディープラーニングを自己学習するとなると、何から始めれば良いかわからないですよね。

そんなあなたに朗報です。

2019年4月10日に、ディープラーニングを初めて学習する人向けに、無料で使えるディープラーニングのチュートリアルが公開されました。

現在は、ディープラーニングの基礎的な内容しか公開されていませんが、今後、応用編が公開される予定で、自分自身で「画像認識」や「自然言語処理」などを実装することができます。

今回は、公開されたディープラーニングのチュートリアルに関する解説と、現役システムエンジニアの視点でディープラーニングを学ぶべき理由についても解説します。

  1. 公開されたディープラーニングのチュートリアルの特徴
  2. なぜディープラーニングを学ぶべきなのか
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公開されたディープラーニングのチュートリアルの特徴

今回公開されたディープラーニングのチュートリアルの特徴は下記の4つです。

  • ディープラーニングに関するライブラリ「Chainer」の開発を手がけている「株式会社Preferred Networks」が提供している
  • Pythonの開発環境を自作成しなくても、GoogleアカウントとGoogle Chromeがあれば、チュートリアルを受けられる
  • Python入門に関する章もあるので、Python初心者でも安心
  • ディープラーニングで使われる数学の知識も解説している(※数学が苦手な人にはハードル高めでした)

ディープラーニングに関するライブラリ「Chainer」の開発を手がけている「株式会社Preferred Networks」が提供している

ディープラーニングを実装するうえで、ディープラーニングライブラリ(※)を使う必要があります。
※ディープラーニングで使う便利なプログラムをまとめたもの

ディープラーニングに関するライブラリは何個か種類があり、その一つである「Chainer」は日本で開発されたものです。

「Chainer」は日本で開発されたこともあって、ディープラーニングのライブラリ中では、一番、日本語の文献や知見が存在するので、日本人はとっつきやすいです。

今回のチュートリアルを公開した「株式会社Preferred Networks」は、この「Chainer」を現在、主導で開発しているので、日本で一番「Chainer」に詳しい企業と言えるでしょう。

日本で一番「Chainer」に詳しい企業が提供しているチュートリアルなので安心感がありますよね。

Pythonの開発環境を自作成しなくても、GoogleアカウントとGoogle Chromeがあれば、チュートリアルを受けられる

今回の紹介するチュートリアルは、GoogleアカウントとGoogle Chromeがあれば、すぐにでも始まられます。

今回の紹介するチュートリアルの一番良い点は、チュートリアルの解説を読むことと、サンプルプログラムの実行を同時にできることです。

具体的には、下記のような感じで、解説の途中にサンプルプログラムが書いてあり、そのままプログラムを実行できます。

通常、何かプログラミングを学ぶときは、

「本や参考になるサイトを開く」

「書いてあるサンプルプログラムを実行してみる」

「本や参考になるサイトへ戻る」

という手順になると思いますが、今回の紹介するチュートリアルは「解説を読みながら、サンプルプログラムの実行」ということが可能です。

今回のチュートリアルでは、「Google Colab」というものを使っています。「Google Colab」については、以下の記事にまとめています。

Python入門に関する章もあるので、Python初心者でも安心

いきなりディープラーニングの内容に入るわけではなく、最初にPythonについての解説もついているので、Python初心者でも安心です。

ディープラーニングで使われる数学の知識も解説している

ディープラーニングを学ぶうえで、必要な数学の知識も解説してくれています。しかし、数学が苦手な人にはハードル高めの印象でした。

大学で数学科を卒業した私でも読むのがきつかったです。正直飛ばしても良いかもしれません。

結論、チュートリアルをはじめるハードルがかなり低いので初心者にぴったり

完全初心者でも、チュートリアルの中に書いてあるサンプルプログラムがそのまま実行できるので、プログラムが書けなくても、プログラミングをやっている感が味わえます。

まさに初心者にぴったりのチュートリアルですので、ぜひ試してみてください。

なぜディープラーニングを学ぶべきなのか

この記事を読みに来たあなたは、きっと、ディープラーニングに少しは興味があると思います、実はディープラーニングを今学ぶことは今後のあなたの人生にとって、かなりプラスに働きます。

9年間システムエンジニアをやっている私が考えるディープラーニングを学ぶべき理由は以下の2つです。

  • 全世界的に今後AI技術、ディープラーニングが発展していく
  • 日本のAI技術者の数はいまだに少なく、今後一番人材不足となる職種はAI技術者といわれている

全世界的に今後AI技術、ディープラーニングが発展していく

令和は、AIインターネットの時代へ https://heisei.yahoo.co.jp/interview/4.html

これは、ソフトバンクの孫会長の言葉ですが、今後さらにAI技術が発展していくことは間違いないでしょう。

今後、あなたがディープラーニングやAI技術を取得できたなら、市場価値がかなり高い人材になります。

日本のAI技術者の数はいまだに少なく、今後一番人材不足となる職種はAI技術者といわれている

下記を見てください。これは、経済産業省が発表したIT人材に関する予測です。2030年にはIT人材が59万人不足すると予想しています。

https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/27FY/ITjinzai_report_summary.pdf

次に以下を見てください。先端IT人材(=AIの技術者)は、2020年には4.8万人も不足されると予想されており、今後一番人材不足になると職種と言われています。

https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/27FY/ITjinzai_report_summary.pdf

このようなデータからも、今後、AI技術は間違いなく伸びてくる分野と言えます。

結論、AI技術はとりあえず学んでおけば間違いない

今後、間違いなくAI技術が発展するのは、分かったと思います。AI技術に少しでも興味があればとりあえず学んでおきましょう。

最後に

今回はディープラーニングに少しでも興味がある人向けに、無料で使えるチュートリアルをご紹介しました。

時間があるときに、ちょくちょく進めてみて、最終的には「画像認識」や「自然言語処理」のプログラムが書けるようになれば、完璧です。

以上です。

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