ディープラーニング・ニューラルネットワークが未来をどう拓くのか？

1 なぜAIがブームになっているか？
2 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）のメリットとデメリット
3 なぜPython（パイソン）が好まれるのか？
4 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？
5 今後の活躍が期待される分野と人材とは？
6 もっとも効率的なスキル習得「テックジム方式」とは？
7 【無料】ゼロからはじめるPython入門講座
8 【テックジム】Pythonコース・体験会（平日19:00-22:00）途中参加・途中退席OK

なぜAIがブームになっているか？

2012年の大規模画像認識の競技会（ILVRC）にて、Hinton氏の開発するディープラーニングの画像認識が、エラー率を一気に10%以上減少させ、ブレークルスルーが始まりました。

AI（人工知能）の中に、Machine Learning（機械学習）があり、機械学習の1つがDeep Learningです。

機械学習とは、「分ける」「予測する」アルゴリズムで、「教師なし学習（クラスタリングなど）」と「教師あり学習」にわかれ、「教師あり学習」には「分類」と「回帰」があります。

ディープラーニング（ニューラルネットワーク）のメリットとデメリット

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを多層に重ねたものです。
ニューラルネットワークとは、脳を模倣した数理モデルです。
機械が「特徴量」を見つけ出すので、特徴量設計が不要となります。
また、データ量によって性能がスケールするのも古典的機械学習と違うところです。

とはいえ、古典的機械学習アルゴリズムに劣ることとして、
・少量のデータだとワークしない
・計算コストがかかる
・結果の解釈が難しい
という点があげられます。

なぜPython（パイソン）が好まれるのか？

パイソンはディープラーニングのライブラリーが豊富にあり、ひとつのエコシステムを作り上げています。

・tensorflow：ディープラーニングのフレームワーク
・keras：ディープラーニングのフレームワーク
・jupyter：Webブラウザ常で操作できるPythonカーネル
・h5py：h5形式で保存
・Flask：Webアプリフレームワーク
・scikit-lean 機械学習ライブラリ
・matplotlib：グラフライブラリー
・OpenCV-python：画像処理ライブラリー

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識で圧倒的な成果を上げた手法です。
CNNは、全結合層だけでなく畳み込み層(Convolution Layer)とプーリング層(Pooling Layer)から構成されるニューラルネットワークです。

もともと手書き文字認識において研究が進んでおりましたが、自然言語処理では、感情分析やテキスト分類、翻訳などにも応用されるようになりました。

実用化の事例では、Facebookのタグ付けの顔検出、Googleの写真検索や音声認識、SpotifyやLINEのレコメンド、などがあげられます。

今後の活躍が期待される分野と人材とは？

ディープラーニングの世界で必要とされる人材は、ディープラーニングの前処理を担うデータサイエンティストと、アプリケーションに落とすAIエンジニアがあげられます。

すでに成果をあげている企業として有名なのは、

中国のスタートアップ、SenseTime（センスタンム）、Face++（フェイスプラスプラス）、 ViSenzeは、政府と組んで顔認証プログラムを提供しており、
楽天が出資しているシンガポールのVセンスはEC・アパレルの画像検索APIを提供、SAASモデルで収益をあげています。
また、グーグル傘下のディープマインドも名をあげています。

国内では、PKSHAがディープラーニングのAPIをリクルートや電通などの大手企業に提供、DATUM STUDIOは、ディープラーニング人材を派遣しています。

また、今後ディープラーニング市場が活況になるにつれて期待される事業として、ディープラーニング向けチップ開発や、アノ教師データを作成するテーション専門会社が注目されることでしょう。

なお、国内のディープラーニングの草分け的存在の東京大学の松尾豊教授は、セミナー資料をWEBに公開しているので、チェックしておくと良いでしょう。

もっとも効率的なスキル習得「テックジム方式」とは？

「テックジム方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログラミングに専念できるように設計されたプログラミングのカリキュラムメソッドです。

優れたエンジニアの多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような学び方をしません。作りたいものを作っていたら、自然に習得できているのです。そして、優れた指導者（メンターや師匠）との出会いがエンジニアとしてのプロフェッショナル性を高めます。

この自発性とプロフェッショナル性を兼ね備えたのが「テックジム方式」です。授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間を、純粋にプログラミング時間に向けることで、習得効率は飛躍的に向上し、モチベーションも維持できます。その時点で知らなくていい知識や概念を可能な限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時にはすでに課題を通じて覚えているようなスキル習得の自動化を図ります。

講座で用いるサンプルソースや課題は、最も効率よく学べるように細部に渡って設計されています。まるで魔法にかかったようにプログラミンスキルが習得できるのが「テックジム方式」の醍醐味です。

現在はPython基礎コースのみご用意しております。こちらは初学者からプログラミング歴3年未満の方を対象にしたコースです。今後は、機械学習やディープラーニング、AIなど、Pythonならではの特性を活かした専門性の高いコースをご用意していきます。