ディープラーニング入門【初心者編】

2025.10.102025.11.04

ディープラーニング初心者向けに、物理屋が重視する「原理原則」を大事にして、全体感とエッセンスを掴むために幹の部分から説明します。

「ディープラーニング入門【初心者向け】」を読むべき人やおすすめの勉強法などは「基礎と全体像を掴む」にあります。将来キャリアに活かしたい方（特に社会人）は、自分に合う本を探して買ったりE-ラーニングを受けることをおすすめします。おすすめ教材はページ最後にあります。

目次

理論基礎編
実践基礎編
AI開発環境・ツール解説
おすすめのディープラーニング教材

理論基礎編

AI・機械学習・ディープラーニングの基礎概念

【理論基礎１】AI・機械学習・ディープラーニングの違い

本記事では、「人工知能（AI）」「機械学習（Machine Learning）」「深層学習（Deep Learning）」の違いや関係性を整理し、それぞれの技術がどのように進化し、どのような分野で活用されているのかを解説します。AIと機械学...

【実践基礎２】ミニバッチとエポック

本記事では、ディープラーニングにおける「ミニバッチ（mini-batch）」と「エポック（epoch）」の概念を詳しく解説します。全データを一度に処理するのではなく、ミニバッチ単位で学習を進めることで、メモリの節約・学習の安定化・計算効率の...

ニューラルネットワークの基本構造

【理論基礎３】ニューラルネットワークの基本要素

「ニューラルネットワークの基本要素」では、脳の神経細胞（ニューロン）をモデル化した機械学習手法の基礎を解説。ニューロンの「発火システム」を数学的に表現し、その仕組みを活性化関数や重み、バイアスといった要素を使って分かりやすく説明します。また...

【理論基礎５】ニューラルネットワークの層構造とその役割

「ニューラルネットワークの層構造とその役割」では、ニューラルネットワークを構成する3つの基本的なレイヤー（入力層、隠れ層、出力層）の役割とその関係性について解説しています。特に、隠れ層が複雑な計算を担い、ネットワーク全体の表現力を高める仕組...

【理論基礎４】ニューラルネットワークの多層化 (MLP)

「ニューラルネットワークの多層化 (MLP)」では、基本的なニューラルネットワークを複数のレイヤー（層）で構成する方法を解説します。複数のニューロンが接続された構造から、多層パーセプトロン（MLP）の概念を導入し、その表現力がどのように向上...

【理論基礎６】畳み込みニューラルネットワーク（CNN)

本記事では、画像認識技術の基礎である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について、初心者向けにわかりやすく解説します。従来の全結合ネットワーク（FCN）が画像処理に適さない理由を詳しく説明し、CNNの基本構造や特徴、そして画像の位置ズレ...

損失関数と最適化 ~ 勾配降下法

【理論基礎７】損失関数ー勾配降下法と最適化のしくみ

損失関数とは？本記事では、機械学習における損失関数の役割と最適化の仕組みを詳しく解説します。一次関数のフィッティングから始め、損失関数の定義、勾配降下法によるパラメーター更新、ニューラルネットワークの最適化までを初心者向けに丁寧に説明します...

【理論基礎９】誤差逆伝搬法とは？勾配計算による学習の仕組み

「誤差逆伝搬法とは？勾配計算による学習の仕組み」では、ニューラルネットワークがどのように学習するのかを詳しく解説します。フォワードプロパゲーションによる出力計算を復習し、その後、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）を使って損失関数の勾配を...

【理論基礎８】ニューラルネットワークの最適化を視覚化する

「ニューラルネットワークの最適化を視覚化する」では、機械学習における最適化プロセスを、2次元のパラメーター空間を用いて視覚的に解説します。前回の1次元の最適化から発展し、重みとバイアスの2つのパラメーターを持つモデルを例に、損失関数の形...

数学の補足

数学の補足１ー微分とは

微分とは、高校数学で学ぶ「変化の割合」を測る重要な概念です。本記事では、数学が苦手な人でも直感的に理解できるよう、広告クリック数と売上の関係を例に詳しく解説。ビジネスや実社会で役立つ微分の考え方を学びましょう。

数学の補足３ーチェインルール（合成微分）とは

チェインルール（合成微分）は、高校数学で学ぶ重要な微分法のひとつ。本記事では、広告費と売上の関係を例に、数学の本質と実社会での応用を解説。ディープラーニングや経済分析にも役立つ考え方を直感的に学べます。

数学の補足２ー偏微分とは

偏微分は、変数が複数ある関数の影響を個別に評価する数学的手法です。本記事では、売上が広告クリック数や価格にどう影響されるかを具体例とともに解説。ビジネスやデータ分析での応用も含め、偏微分の本質を直感的に理解できるように説明します。

実践基礎編

実装の概要

【実践基礎１】過学習とバリデーション（Validation）

「過学習とバリデーション（Validation）」では、ディープラーニングにおける「過学習（Overfitting）」の問題と、それを防ぐための「バリデーション（Validation）」の重要性について解説します。過学習とは、モデルが訓練デ...

【実践基礎３】PyTorch による学習アルゴリズムとプロセスの全体像

本記事では、ディープラーニングの学習アルゴリズム全体の流れを整理し、コードベースでどのように実装されるかを視覚的に解説します。データ処理、モデル処理、損失計算、勾配計算、パラメータ更新という学習プロセスを、実際のコードと対応させながら説明。...

【実践基礎２】ミニバッチとエポック

本記事では、ディープラーニングにおける「ミニバッチ（mini-batch）」と「エポック（epoch）」の概念を詳しく解説します。全データを一度に処理するのではなく、ミニバッチ単位で学習を進めることで、メモリの節約・学習の安定化・計算効率の...

簡単な体験・実装

【実践基礎４】Google Colabを使ったディープラーニング体験

Google Colabを使ってディープラーニングを体験！Pythonのコードを実際に動かし、DeepFaceライブラリで顔画像の分析に挑戦。初心者でもわずか10分でAI技術を学べます。

【実践基礎５】Keras+MNISTでモデルを構築・訓練しよう

KerasでMNISTの手書き数字を分類するディープラーニングモデルを作成！Google Colab で簡単に実装でき、データの前処理から学習・評価までをわかりやすく解説。初心者向けにone-hot encoding、FCN（全結合ネットワ...

PyTorchによる実装

【実践基礎６】PyTorch の Dataset と DataLoader をわかりやすく解説

PyTorch の Dataset と DataLoader の違いがわからない？本記事では、それぞれの役割や関係性を図解で解説し、実装方法をわかりやすく紹介。Datasetのカスタマイズ方法やDataLoaderの並列処理、transfo...

【実践基礎8】PyTorchの「自動微分」と「誤差逆伝播」を徹底解説｜Tensorとoptimizerで学ぶ学習の流れ

PyTorchの自動微分（autograd）と誤差逆伝播（backpropagation）の仕組みを、Tensorとoptimizerを使って初心者向けに図解で解説。パラメータ更新の流れをコード付きでわかりやすく学べます。

【実践基礎10】PyTorchでモデルを訓練する方法｜GPU・DataLoader・訓練ループを体系的に理解

PyTorchでのモデル訓練の全体像をステップバイステップで解説。GPU設定、DataLoaderの使い方、損失関数や訓練ループの組み立て方までを丁寧に紹介します。初心者が次のレベルに進むための必読ガイドです。

【実践基礎7】PyTorchのTensorとは？Numpyとの違いと基本操作を初心者向けに徹底解説

PyTorchのTensorって何？Numpyとの違いやGPUを活用するメリット、自動微分との関係、基本的な演算・ブロードキャスト・デバイス切り替え・detachやcloneの使い方まで、初心者向けに丁寧に解説します。

【実践基礎9】PyTorchモデルの全体構造と作り方｜nn.Module・Sequential・ModuleListを図解で理解

PyTorchでニューラルネットワークモデルを自作する際に使うnn.Module・Sequential・ModuleList・レイヤーの役割と違いを図解で整理。初心者にも直感的にわかるよう、設計思想やforwardの仕組みまで丁寧に解説しま...

AI開発環境・ツール解説

Google Colabの導入【2025年版】

【2025年最新版】Google Colabは無料でPythonやGPUを使えるクラウド環境。本記事では、Colabの基本的な使い方、ノートブックの作成方法、library install, importの方法、GPUの設定、Google ...

おすすめのディープラーニング教材

おすすめディープラーニング教材

はじめに本記事では、私が実際に使用した教材を中心に、初心者から中級者向けのおすすめ教材を紹介します。少し大きめの本屋さんに行けば、こちらで紹介する以外にも膨大な書籍があります。ぜひ実際に足を運んで手にとって、自分にあうものを３、４冊買って、...

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