【初心者必見】AI(人工知能)分野への完全入門ガイド

今話題のAI(人工知能)。その注目度の高さもあり、

AI分野に入門したい!
AI技術を体系的に学び、習得したい!

という願望を持っている人が多いのではないでしょうか?

そこでこの記事では話題のAI技術を習得したい人向けに、AI分野への入門方法から最新技術を追っていくための勉強方法までを一挙にご紹介します。

段階に分けてステップ形式で紹介しているので、この記事を読むことで「気になる」から「知っている・分かる」へ確実にステップアップしていけますよ。是非ご活用ください。

step1. AI分野に入門しよう

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この章では、AI分野に初めて入門する人向けに、勉強方法をまとめました。

AI分野の全体像を知ろう

まずは何を置いても全体像の把握が必要です。AIという一般受けするキーワードはあまりに広い研究分野を指します。

「あなたが知りたい・入門したいAIの分野はなんですか?」こう聞かれた時に答えられるのなら、次のセクション「気になる技術を習得するための最短経路を知ろう」へ進んでください。

答えられなかったあなた。

まずはAIとはどんなものなのか、AIの研究領域にはどんな物があるのか、を知る必要がありますね。人工知能学会が一般の方向けに公開してくださっている、「What's AI」というページがありますので、これを読んでみましょう!

What’s AI

「人工知能ってなんだろう?」「どんな研究分野があるの?」のような疑問は、このリンクを読むことでまずは解決すると思います。

気になる技術を習得するための最短経路を知ろう

AI分野がどんなものだか分かっていて、どんな事がやりたいのかが定まっているあなた。あるいは決まった「やりたいこと」は無いけど、全体的に勉強してみたいあなた。

目標に向かって進める最短経路を考えていきましょう。最初に書いてしまいますが、学習の大きな流れは以下の通りです。

  • ①.プログラミングを覚える
  • ②.ライブラリを使いながら理論を覚える
  • ③.自分でAIを実装できるようになる

このようにAIの勉強をするにあたって、まずはプログラミングが絶対に必要になります。以下にAIプログラミングに適したプログラミング言語についてまとめた記事を作成しましたので、こちらをご覧になって下さい。

AI(人工知能)の開発に適したプログラミング言語ランキング8選
更新日 : 2019年12月17日

ところで、私達はそのプログラミング言語のプロフェッショナルになりたいのではなく、AIを使うためにプログラミング言語を覚えたいのでしたよね?

AIと銘打っていますが、ここではDeep Learningや機械学習と呼ばれる分野に注目していると考えてください。AI技術を手軽に試すためには、その言語で「AI関連のライブラリ」がたくさん公開されていると嬉しいです。

ライブラリとは有志が作ったプログラムがまとまって配布されているものです。この条件でおすすめできるのは、ですが、現在強い人気があるという面からPythonを特にオススメします。

Pythonとは?特徴やメリット・勉強法を解説【初心者向け】
更新日 : 2020年8月27日

「その分野のライブラリがたくさん公開されているプログラミング言語を使うこと」はスキル習得の近道です。

AI入門に必要な教材を知ろう

さて、AIの入門に必要な教材については、「AIの勉強を始めたい!AI独習のためのコンテンツまとめ!」という記事でまとめました。

これで完璧!AIを独学で習得したい人向けのおすすめ勉強方法まとめ
更新日 : 2020年5月13日

こちらの記事を参考に、自分に適した教材・勉強方法を見つけてください。

step2. 入門書のその先へ

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この章では、

  • Pythonはある程度書けるようになった
  • Deep Learningも入門書のレベルなら実装した事がある

くらいの方々向けの勉強方法についてまとめました。

応用先に合わせた専門書を選ぼう

AI、特にここでは機械学習(や、深層学習)について話します。

機械学習の分野はその応用先によって、様々な特化した手法があります。その全てを一度に学習するのは簡単ではありません。そのため、このレベルまで到達したら、その分野に特化した専門書を元に勉強する事をオススメします。

このレベルの方にオススメしたいのが、「機械学習プロフェッショナルシリーズ」という参考書のシリーズです。

深層学習による自然言語処理

例えば自然言語処理。

『深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2017/5/25
坪井 祐太 (著), 海野 裕也 (著), 鈴木 潤 (著)』

音声認識

例えば音声認識。

『音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2017/12/9
篠田 浩一 (著)』

など、様々な応用先に特化した本が揃っています。私も全てを読んだわけではありませんが、丁寧に仕組みが解説されているので、入門の次の一歩としてオススメです。

ただし、これらの本は多くの場合サンプルコードを使った解説はないので、自分で仕組みを理解して試していく、といったことが必要になります。

更に先へ行くための数学

入門書の次に読んだ本が難しい、と思った方。

数式が何を表しているのか分からない..
数式をプログラムに落としこむ技術が必要になってきた

と感じるようになってきているかも知れません。ちょっと回り道をして機械学習に必要な数学を勉強してみましょう。

線形代数

『プログラミングのための線形代数 単行本 – 2004/10/1
平岡 和幸 (著), 堀 玄 (著)』

古典的な機械学習手法に必要な数学的な知識をつけるためにも、まずは「線形代数」を勉強しましょう。結構分厚い本ですが、解説が丁寧でテンポが良いので、飽きること無く勉強できると思います。

基礎がしっかりしていると機械学習の理解も深まるので、必要だと感じたら素直に読んでみると幸せになれると思いますよ。

確率統計

『プログラミングのための確率統計 単行本(ソフトカバー) – 2009/10/20
平岡 和幸 (著), 堀 玄 (著)』

この本も先ほど紹介した『プログラミングのための線形代数 』と同じ著者のものです。最近流行りの統計的機械学習を理解するためにも、まずはこの分野の基礎知識をつけましょう。

本自体は線形代数の本と同様に分厚いですが、レベルとしては高校生でも分かる内容からスタートしています。AI分野に限らず、これら二冊はプログラミングをしていて「何故こうなるのか?」と思う事を解決してくれるヒントが沢山散りばめられていますので、読み終わった頃にはまた違った見方でプログラムを見れるようになると思いますよ。

AIのための数学

また、この二冊よりももっと手軽に、AIに関係した数学を勉強したい…!でも数学は苦手… という方には、以下の本をおすすめします。

『人工知能プログラミングのための数学がわかる本 単行本 – 2018/2/24
石川 聡彦 (著)』

この本は上の二冊よりも更に初心者向けです。「学校の数学の授業で挫折してしまった…」という方でも、読み進めることができると思いますよ!

step3. 最新技術に触れてみよう

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国内学会の予稿を読んでみよう

人工知能や機械学習の論文の多くは英語で書かれています。

「英語はちょっと…」と苦手意識がある人も多いですよね。国内でも人工知能学会を始めとしたAI系の研究を発表する場がたくさんあります。

これらの投稿された論文のいくつかはWeb上で閲覧できます。大学生や大学院生、大学の先生などの研究を読んで、それを再現してみたりトレンドを把握したりといった事をやってみましょう。

日本語で書いてある、というだけでもかなりハードルは低くなっています。

また、機械学習関係の論文であれば、TensorflowやChainerで書かれたプログラムが、Githubなどに公開されていることもしばしば。「ちょっと厳しいかな…」なんて考えずに、最新の研究を追っかけてみるのは絶対楽しいはずです!

githubやブログを使いこなそう

勉強中に作ったコードや学んだ理論は、積極的に外部に公開する事をオススメします。

例えば書き溜めたコードはGithubなどのサービスで管理しておけば、自分の勉強の進捗が一目瞭然です。

また、ブログにそのコードの解説や理解した事をまとめておけば、後々ど忘れしてしまってもGoogle検索するだけで自分の勉強記録が出てくるので、未来の自分のためにも情報を発信するようにしておくといいでしょう。

新しい技術をブログで紹介する、実装したプログラミングを公開するなどでスキルアップを続けていきましょう。

AI開発を最短で習得するなら..

この記事ではAI分野に入門したい!という方向けに、入門者~中級者くらいまでのロードマップを紹介してきました。そしてその中でプログラミングを学ぶことが必須(主にPythonですね)という事も理解できたかと思います。

この記事の中では、独学を前提にAI開発を学ぶのに必要な教材などを紹介しましたが、プログラミングを最短で学びたい人はAI開発の専門コースがあるスクールに通うことを検討してもいいでしょう。

Pythonは言語としては比較的難易度が高く、独学では挫折してしまう可能性があります。初心者はもちろん、経験者であっても挫折してしまう人がいるほどです。

当たり前ですが、プロから指導を受けながら学習を進めたほうが確実に最短でスキルを身に付けることができいます。

例えば、弊社侍エンジニア塾では、AI分野に入門したい方の為に、AI開発に特化したコースを用意しています。


引用元:侍エンジニア塾 https://www.sejuku.net

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まとめ

いかがでしたか?

今回はAI分野の入門方法をステップ形式でまとめてみました。最後にもう一度ステップをおさらいしておきましょう。

  • ①.プログラミングを覚える
  • ②.ライブラリを使いながら理論を覚える
  • ③.自分でAIを実装できるようになる

といった流れになりますね。まずは入門して勉強を始める事が大事です!AIは日進月歩の面白い分野なので、仕事だけでなく趣味としてもオススメです。

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書いた人

フクロウ

フクロウ

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。

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