【5分でわかる】人工知能(AI)とは?概要や種類をわかりやすく解説

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プログラミング学習を覗き見

こんにちは!侍エンジニア塾ブログ編集部です。

最近、「人口知能(AI)ってなんなんですか?」という質問をよく受けます。

2016年に入って耳にする機会が増えた「人工知能」。
「わかるようでわからない」、「説明はできない」といったようなモヤモヤを抱えている方も多いでしょう。

そこで今回は、人工知能とは何なのか?といった概要を始め、人工知能の種類などがたったの5分でわかるように解説していきます!

これを読めば短時間で、「人工知能について説明はできるよ」というレベルになれるので、ぜひ参考にしてみてください。

また一刻も早く人工知能を理解して、プログラミングを習得したいと思う場合には、プログラミングスクールに通うことが一番ですが、プログラミングスクールに通って失敗する例もあるようです。以下あるある失敗例をまとめてみましたので、覗いてみてください!

この記事の目次

人工知能(AI)とは?

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まずは人工知能の説明をみていきましょう。

まずは辞典によれば、、

人工知能とは、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。

具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことをいう。

人工知能の応用例としては、専門家の問題解決技法を模倣するエキスパートシステムや、翻訳を自動的に行う機械翻訳システム、画像や音声の意味を理解する画像理解システム、音声理解システムなどがある。

人工知能を記述するのに適したプログラミング言語としてLispやPrologなどが知られている。 / 参照

なるほど。さらに、人工知能学会が示す答えとしては、、

まるで人間のようにふるまう機械を想像するのではないでしょうか?これは正しいとも,間違っているともいえます.なぜなら,人工知能の研究には二つの立場があるからです.一つは,人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場,もう一つは,人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場です(注1).(出典:人工知能学会)

まさに分かるようで分からない・・・といった感じですよね。

気づいた方もいるかもしれませんが実は、現段階では人工知能について厳密な定義というものはまだ定まってないんです。

というのも、人工知能研究者、研究機関によってその解釈や認識に多少のずれがあるからです。

ですが、その中でもあえて定義をするのであれば、人工知能に関する名著「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」の著者である松尾氏の言葉を借りて、

人工的に作られた人間のような知能 / 参照

こう定義するのが、一番分かりやすい「人工知能の定義」となるでしょう。

人工知能(AI)の歴史とは?

人工知能研究の歴史とは?

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参照

人工知能の研究の歴史は、「ブーム」と「冬の時代」の繰り返しと言われています。

歴史を紐解いてみると、実は、人工知能には既にブームとなる時期が来ていたのです。その代表例が「第1次ブーム」と「第2次ブーム」でしょう。

第1次ブームは1956年〜1960年代、第2次ブームは1980年代にすでに来ていました。

しかし、いずれも本来の人工知能の実力が理解されないまま、限界が見えた段階からブームが去っていったのです。

では、今起こっている人工知能ブームはいつから始まったのか?

それが「2010年」になります。2010年以降に第3次ブームが起こり、この流れが現在も続いているのです。

実は、今この第3次ブームが起こっている背景には、

  • ビッグデータの普及
  • ディープラーニング(後述)の発見
  • 人工知能の影響力や脅威の伝達

など、これまで歩んできた科学の進歩が少なからず、その要因として挙げられています。

Googleも人工知能(AI)の開発に多額の投資

例えば、Googleが人工知能開発のために多額の研究費を投じていることは有名な話です。

Googleの子会社であるDeepMindの作ったコンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」が、韓国のプロ囲碁棋士「李世乭」を破ったニュースは記憶に新しいでしょう。

他にも、2016年にはGoogleの開発した自動運転自動車が公道を走り、市営運転バスと事故を起こしたこともニュースになりました。

そうやって、様々な企業が人工知能の開発に多額の研究費を投じることで、人工知能事業は大幅な前進を遂げてきたのです。

人工知能(AI)とロボットの違いとは?

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そもそも、あなたは人工知能とロボットを混同しているかもしれません。人工知能はいわゆる人間でいう「脳」であり、ロボットではありません

現状、工場などで稼働しているロボットはプログラムなど外部情報の入力があって、それにあった動きを実現しているだけなのです。

つまり、既に組み込まれたプログラムの中で思考することはできても、プログラムの外のことに関しては、対応することができないのがロボットなのです。

では、対する人工知能(AI)は何が違うのか?

それは「自ら考える力が備わっている」ということです。

つまり、一度作ってしまえば、人間の手を離れても自発的に発展していくのが「人工知能(AI)」ということです。

人間の手を離れた人工知能が暴走し、人間と戦争になる・・・という映画はあなたも見たことがあるかもしれません。

もちろん、最大限リスクは考慮して人工知能の開発は進められていくと思いますが、近い将来、人工知能(AI)の思考力が、人間の思考力を超えるシンギュラリティ(技術特異点)が起こるとも言われています。

話を戻しますが、ロボットと人工知能の違いは「自ら思考する能力が備わっているかどうか」ということです。

人工知能(AI)の種類とは?

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参照

また、「人工知能」として一括りにされることが多いですが、実はその機能や使用目的によって、種類を分けることができるのです。ここでは、人工知能にはどのような種類があるのか、実際に見ていきましょう。

特化型人工知能(AGI)と汎用人工知能(GAI)

人工知能は、

  • 「特化型人工知能(AGI)」
  • 「汎用人工知能(GAI)」

この2つに分類することができます。

特化型人工知能(AGI)は、個別の領域に特化して能力を発揮する人工知能のことで、既に人間以上の能力を持つものが数多く実用化されています。

例えば、コンピュータ将棋(チェス)、Googleカー(自動運転自動車)、医療診断など、既に実用化されているものが多くあるのです。

一方、汎用人工知能(GAI)は異なる領域で多様で複雑な問題を解決する人工知能のことです。

この汎用人工知能は、人工知能(AI)自身による自己理解、自律的自己制御ができるもので、人間が設計した時の想定をも超える働きを期待することができます。

そして、この「汎用人工知能」を作ることこそ、人類が人工知能を作り始めた目的でもあります。

私たちが小さい頃に憧れた鉄腕アトムも「汎用人工知能」の1つでしょう。

ですが、こちらは開発のために解決しなければならない問題も多く、開発に成功し、実現されているものはほとんどありません。

弱い人工知能(AI)・強い人工知能(AI)

また、他にも「弱い人工知能(AI)」「強い人工知能(AI)」と言う分類の方法もあります。

「弱い人工知能(AI)」とは、ある枠の範囲で考える人工知能のことで、ある一定の範囲では既にに人間のレベルを超えてきています。

先ほどの「特化型人工知能(AGI)」の別の呼び方とも捉えてみて下さい。しかし、このAIはあらかじめプログラムされた事以外は何も出来ません。

なので、役割としては、人間の能力の補佐や拡張としての機能を期待されています。

そして、「弱い人工知能(AI)」とは逆に、ある枠を超えて考える人工知能を「強い人工知能(AI)」と呼びます。人間のようにものを考え、認識・理解し、人間のような推論・価値判断のもとに実行をすることができるものを指します。

この AIは自律的に学び、意思決定行うことができるものです。こちらも先ほどのもので言えば、「汎用人工知能(AGI)」のことを言います。

人工知能(AI)をレベル別に分類すると・・・

また、人工知能は処理することのできるレベルによって、分類することもできます。

ここでは、以下の表のように、人工知能をその機能の及ぶ範囲でレベル別に分けるとともに、その役割を「会社」という一つの組織に例えて解説してみました。

レベル別 人工知能 仕事レベル
Lv4 自分で判断基準を設計し、判断できる 経営層
Lv3 ルールを改善して、より良い判断ができる 課長
Lv2 ルールを理解して、判断できる 一般社員
Lv1 言われたことだけをやる アルバイト

Lv1. 制御プログラム【アルバイト】

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参照

まず、最も単純な働きをする人工知能(AI)として、制御プログラムがあります。

これは、温度の変化に応じて機能する人工知能で、私たちの身の回りでは、エアコンや冷蔵庫などに使われています。

言われたことを忠実に行うのが彼らの仕事で、会社という組織に例えると、「アルバイト」が最も近い役割となるでしょう。

この制御プログラムが搭載されているエアコンや冷蔵庫が、「人工知能搭載の◯◯」といったような売り出しがされることもあります。

最近では、「Ambi Climate」という

  • 温度
  • 湿度
  • 外の天気
  • 日射量
  • オンラインの天候データ
  • ユーザーの服装
  • 時間帯

・・・など、私たち人間が考えうる全てのデータを考慮し、エアコンをコントロールしてくれるデバイスも開発されました。

こんなものが一家に一台でもあれば、「クーラーを消し忘れた!」なんてこともなくなり、大助かりでしょう。

Lv2. 対応パターンが多い人工知能【一般社員】

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参照

レベル2の人工知能は、ただ単純な作業を行うだけでなく、様々な局面に対して対応できるようになります。

人間の持つ知識をできる限り多くプログラムとして入れ込むことで、対応できる領域を拡張していくのがレベル2の人工知能です。

ただし、この人工知能は自ら学習することはできません。これがこの後のレベル3、4との決定的な違いでしょう。

とはいえ、1つルールを教えれば、そのルールに則って多彩な動きや判断が出来ます

現在では、将棋のプログラムや掃除のロボット、質問に答える人工知能などが開発されており、先ほどの例で言えば、「弱いAI」がこれに該当します。

Lv3. 対応を自動学習する人工知能【課長】

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レベル3になると、ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶことができます。

判断軸さえあれば、データからルールを設定・学習してより良い判断ができるのです。

これはGoogleなどの検索エンジンなどに代表されますが、「AはBである」という構造を1から100まですべて理解するのではなく、ある程度のパターンから推察して最も近いであろう選択肢を選べることが最大の特徴です。

実際、私たちがGoogleの検索エンジンを使用してみると、その検索キーワードと似たようなワードも自動的に表示してくれますし、多少検索の際に誤字があった場合でも、ある程度予測して、自動的に検索キーワードを入れ替えてくれています。

あれこそ、「ある程度のサンプル数から自動的にそのパターンとルールを学ぶ」ことができている何よりの証拠なのです。

Lv4. 判断基準を設計する人工知能【経営層】

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レベル4は、先ほどのレベル3のものに加えて、物事に対応するための判断軸さえ自らの力で構築するようになります。

つまり、パターンとルールさえも、人工知能が自ら学んで知識データとして積み重ねていくのです。

なので、判断軸を自分で発見し、自分でルールを設定して、判断を下すことができます。

例えば、2045年に人工知能が人間の思考能力を超える「シンギュラリティ(技術特異点)」が起こると言われていますが、それもこの「レベル4」の人工知能が開発されることで、人間の手を離れたところで学習能力を身に付け、発展させられるようになると考えられているからなのです。

ここまで開発されるようになると、まさに私たち人類にとっては、これから先社会がどのように発展していくのか。検討もつかなくなることでしょう。

また、レベル3とレベル4の段階ではそれぞれ、

  • 機械学習
  • ディープラーニング(深層学習)

という技術が必要になってくるのですが、次はこの2つについて説明していきますね。

機械学習と深層学習(ディープラーニング)とは?

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まず「機械学習」とは、大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得することです。

学習の根幹を成すのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、物事を理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。 / 参照

この「分ける」ための判断軸を与えれば、それを活かして学習していけるのが「機械学習」と言います。

一方、「ディープラーニング(深層学習)」とは、「分けるための軸を自分で見つけることができる」ものを言います。

つまり、

  • 物事を判断するための判断軸は人工的に取り付け、その上で機械自身に学習させるのか。
  • 人工知能がその判断軸すらも自発的に創り出し、自発的に学習していくのか。

この違いがあるということです。

まだ少し分かりづらいと思いますので、例えば、私たちが「猫」を認識する思考回路を例にとって考えてみましょう。

僕たちは猫を一目見ただけで「猫」だと瞬時に判断できますよね?

私たち人間にとっては当たり前のことなのですが、それでは、これを人工知能に認識させようとした場合、どうなるのでしょうか?

そのためには、まず人工知能に猫の特徴を覚えさせる必要があります

「どの部分が猫と判断できる特徴なのか?=特徴量」ということを、人間の手によって人工知能に教え込む必要があるのです。

そして、その特徴を元に認識した物体が「猫」であるという概念を覚えてもらう必要があります。

実は、以前までは「人工知能がこの特徴量と概念を誰の手も借りず自ら学習できないこと」が最大の壁だったのです。

「ディープラーニング(深層学習)」は、この「特徴量」を自分で見つけ出すことができる技術で、これまで解決するのとのできなかった最大の壁を崩すことができる可能性を秘めた技術なのです。

人工知能(AI)を作るために学ぶべきこと

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さて、ここまで様々なことを説明してきましたが、

「じゃあ、人工知能を作るにはどうすればいいの?」
「人工知能を作る研究に携わるには、どういった勉強をすればいいの?」

という思いも、あなたの中にはあるかもしれません。

なので、これから人工知能に関わっていきたい方向けに、オススメの学習方法もこちらでお伝えしていきます。

Python言語の基礎学習をしよう

機械学習を効率よく進めるにはPyhtonの知識がある程度必要なので、Python初心者の方はこちらの記事を読んでいただけたらと思います。

Pyhtonとは?という根本の部分から基礎学習、アプリ開発、仕事獲得まで体系的にまとまった記事となっておりますので、機械学習だけでなくPythonにご興味ある方は、ぜひ目を通しておいて下さい。

機械学習を「サイト」と「書籍」で学ぼう

「ディープラーニング(深層学習)」は特徴量を自分で見つけ出すことができる優れた技術なのですが、見つけ出す特徴をプログラマーがアルゴリズムに指示しなければならないので高度なプログラミングスキルを必要とします。

ですので、人工知能を作ろうと思った方はまずは機械学習からはじめることをおすすめします。

とはいえ、機械学習なんてやったこともないし、何からはじめればいいのか分からないという方は「【簡単入門】機械学習初心者がまず最初にやるべき5つのこと」を読んでみてください。

こちらの記事でご紹介しているステップを踏んでいただければ、スムーズに機械学習の入門を果たすことができますのでぜひご覧ください。

機械学習おすすめサイト

これから機械学習に手をつけようとしている人や、すでに取り組みはじめている人のなかには、

Pythonはどうやって勉強すればいいのか知りたい」
「今取り組んでいるコンテンツが難しくて挫折しそう」

などといった方がいらっしゃると思います。そういった方は、ぜひこちらの記事を読んでください。

初心者でも0からPythonを使って機械学習入門できるコンテンツを7つご紹介していて、

  • 機械学習超入門者
  • 機械学習入門者
  • 機械学習初級〜中級者

それぞれの方向けにおすすめのコンテンツをご紹介していますので、あなたのレベルに合ったコンテンツを見つけることができ、機械学習をスムーズに進めることができます。

機械学習おすすめ書籍

「コンテンツよりも書籍学習したい」
「機械学習についてのある程度の知識はあるので書籍で、分からないところだけじっくり学習したい」

という方はこちらの記事をお読みください。

Pythonを使った機械学習を全く知らない入門者でもすぐに使える入門書籍を5冊選んでご紹介しています。

外部のフレームワークやライブラリに頼らずに、ゼロからディープラーニングを作っていくようなディープラーニングの本格的な入門書もご紹介していますので、ご興味ある方はぜひご覧ください。

次に人工知能が実際に使われたアプリが最近続々とリリースされています。人工知能と聞いても、

「まったく身近に感じることができない」
「実際に人工知能がどう優れているのか体験したい」

そう思っている方に今激アツのおすすめアプリを厳選して3つご紹介していきます。

人工知能(AI)が使われたおすすめアプリ3選

ビジネスを加速させる出会い「yenta」

完全審査制_AIビジネスマッチングアプリ_-_yenta

参考: 完全審査制 AIビジネスマッチングアプリ – yenta

近年、マッチングアプリが大流行しています。もしかしたらあなたも一度は使ったことがあるかもしれませんね。

マッチングアプリのイメージとしては「恋愛をするために使うもの」だと考えられがちですが、ビジネスシーンに使われるアプリが続々登場しています。その中でもおすすめなのがこの「yenta」です。

「コネがないから〇〇できない」

というようなことを口にしたことはありませんか?

そう、ビジネスにおいてコネはすごく大切な要素。だからこそビジネス交流会などが盛んに開かれていますよね。でもそのような場で仕事につながるご縁をいただけるのはごくわずか。

一度そういう集まりに参加したことがある方はよく理解していただけることかと思います。

そういった問題を全て解決するのが「yenta」です。メリットを以下にご紹介します。

  • 12時に毎日AIがレコメンドしてくれる
  • AIが自分に必要なマッチングを促してくれる
  • 考えもしなかった意外なつながりが生まれる

以上、ぜひ使ってみてください!

自分専用のスタイリスト「SENSY CLOSET」

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SENSY CLOSET (beta)

「服の管理に困る」
「同じ服買っちゃった」
「毎日の服選びが大変」

そんなことってよくありますよね。

そんな時に試してほしいアプリがまさに「SENSY CLOSET」

主なメリットはこれ!

  • 服を一括管理できる
  • 店で買う前に家にある服と合わせられる
  • 好きなスタイルを分析して自動でコーディネートしてくれる

見たら分かるんですが、これってファッションにまつわる悩みそのものじゃないですか?

「服が多すぎて何があって、何がないのか明確に分からない」
「店で買うアイテムを買って合わせたら意外としっくりこなかった」
「服選びがめんどくさい」

こんなこと一回は思ったことあるでしょう。実際に僕は思ったことなんどもあります。

もし一度でも思ったことがあれば使ってみる価値アリですね。

Web記事の自動管理「StockMark」

StockMark_-_人工知能によるプロファイリングでスマートに記事管理

StockMark – 人工知能によるプロファイリングでスマートに記事管理

僕はネット検索で記事を探していいものがあれば、EverNoteに保存したりと記事をストックしておくことが結構あります。

実際にストックした記事を見直すこともしますが、大半は見ずにお蔵入りしてしまうことも多々アリ。

そうした問題を解決してくれるアプリとして「StockMark」があるわけなんですね。

まずメリットを見てみましょう!

  • 自分が気になった時間を分析してオススメしてくるリマインド機能がある
  • 1週間の気になった記事が一目で分かる分析レポートを出してくれる
  • 記事の内容を解析して関連記事をオススメしてくれる

主な機能としてはこんな感じですが、あなどるなかれ。これだけで知識の増大が確実になります。

なぜかというと、自分が保存した記事というのは少なからず自分に必要なものなはずですよね。でも見ることができずにお蔵入りしているという状態なはずです。

だからこそ価値がある記事なんですね。自分が過去に価値があると判断している点で考えると。

めちゃくちゃシンプルなアプリですが、費用対効果は絶大なアプリだと確信しているアプリの一つです。

ぜひダウンロードしてみましょう!

人工知能(AI)に「奪われる仕事」「奪われない仕事」

 人工知能(AI)に奪われる仕事

奪われない仕事の例をざっと挙げると以下になります。

奪われる仕事とは・・・

  • 受付係
  • 建設作業員
  • スーパー店員
  • タクシー運転者
  • 宅配便配達員
  • 電車運転士
  • 路線バス運転者
  • …etc

(参考:AI(人工知能)に奪われる仕事、一番危険なのは…?)

奪われる仕事の特徴を見ていくと、シンプルに人工知能(AI)にさせた方がコストがかからず、人間よりも正確に仕事をこなせるような職種のものばかりです。

仕事のクオリティーがコンピューターには敵わなくなるような職種は今後危ない可能性が高いということです。

加えて、コストがかかりすぎている仕事も要注意で例えば「税理士」や「司法書士」「公認会計士」など国家資格といえども、今後の衰退は避けられない仕事も多数存在します。

人工知能(AI)に奪われない仕事

奪われない仕事の例をざっと挙げると以下になります。

奪われない仕事とは・・・

  • 介護士
  • 保育士
  • 弁護士
  • 会計士
  • 薬剤師
  • 警察官
  • …etc

(参考:将来、人工知能にのっとられない職業)

これら人工知能に奪われない仕事の特徴としては、人とのつながりを大切に考えられている職業は生き残るとされていることです。

また、人工知能が行うよりも人間がやった方がはるかにコストパフォーマンスが良い場合も人工知能に奪われる可能性が低い仕事だと判断されます。

それともう一つ。人工知能に仕事を奪われない職業として「プログラマー」を挙げたいと思います。

なぜ「プログラマー」か。

それは、人工知能を作る唯一の職業だからです。

人工知能を使う側でもあり、作る側になる。この考えこそが時代の流れに沿った仕事の考え方かもしれません。

人工知能(AI)の現状と未来予想図

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人工知能(AI)の現状

さて、これまで様々なことをお伝えしてきましたが、それでは、人工知能はこれからどのように発展していくのでしょうか?

人工知能とは「自ら思考するコンピューターである」とお伝えしてきましたが、実はそういった定義で言うと、「人工知能」そのものはまだ誰も発明できていません。

つまり、本当の意味での「人工知能=人間のように考えるコンピュータ」はまだできていないという意味です。

現在、日常の中で人工知能と言われているのは、いわゆるこの「人間のように考えるコンピュータ」を生み出そうとした過程で生まれた副産物です。

例えば、音声認識、文字認識、自然言語処理(かな漢字変換など)、検索エンジンなどが人工知能の研究から世の中に役立つモノとして活躍しているわけですね。

なので、これから「ディープラーニング」の研究などを含めて、「本当の意味での人工知能ができるのか」という今後の進展に注目していきましょう。

人工知能の未来予想図

人工知能の発達はすさまじいものだということがわかりましたでしょうか?

現在の段階ですでにかなり普及しつつある人工知能(AI)ですが、人工知能の発達とともに僕たち人間も危機を感じざるを得ません。

というのも、人工知能が発達すると人間がやらなくてもいい仕事が増えていきます。これは人工知能によって世の中が便利になるとともに必ず出てくる問題です。

一説によれば、2045年になると人工知能が人間の頭脳を超え始めると言われています。(参照:イーロン・マスクの使命、そして挑戦 | KEY PERSON|WEB GOETHE|ウェブゲーテ

そのぐらい人工知能の発達は想像を超えていると考えても大きなズレはないでしょう。

まとめ

いかがでしたか?

「人工知能とは何か」という概要や種類などを解説してきました。

これからの未来、きっと人工知能は市場や日常生活などに進出してくるでしょう。

なので闇雲に恐れるのではなく、しっかりとした知識を持って、活用、共存していければいいと思います。


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現在フリーでWEBエンジニアをやられている濱口直行さん。33歳で、プログラミングを学び始め、約半年という短い期間で独立までされた学習ログを余すことなくインタビューさせていただきました。

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