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【初心者必見】人工知能の作り方を3ステップでマスターしよう!

どうも!インストラクターの佐野です。

人工知能の作り方は、現役のエンジニアでもきちんと学習をしていかないと難しいといわれています。ですので、初心者の方が

どんなことを学習すれば作ることができるのかわからない
どうやって学習していけばいいのかさっぱりわからない

などと、困ってしまうことはごく自然なことではないでしょうか。そこで今回は、初心者の方でも人工知能の作り方がわかるように

  • 1.人工知能を作るために必要な知識を学ぼう
  • 2.人工知能を使ってアプリ開発してみよう
  • 3.人工知能を作ってサービスに入れてみよう

の3ステップで学ぶ方法を、私が初学者のときによく参考にしていた学習サイト・記事と一緒にご紹介します。人工知能の作り方を学びたい人はぜひ参考にしてみてください!

人工知能を作ることは難しいのか

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画像:shutterstock
人工知能をいきなり作ることは、現役でバリバリ働いているエンジニアでも専門外の人であれば、しっかりと学習して必要な知識を身につける必要があります。

こういってしまうと、「エンジニアでも難しいなら、初心者ではとてもじゃないけど無理なのでは...」と尻込みしてしまうかもしれませんね。

でも、安心してください。

WEBアプリやスマホアプリを開発するために必要な知識と、人工知能を作るために必要な知識は範囲が違うだけです。きちんと人工知能を作るために基礎から学習すれば、初心者の方でも作ることができます!

ステップ1:人工知能を作るために「必要な知識」を知ろう

人工知能の概要

まずは、人工知能の作り方を学ぶ前に前提となる必要な知識を学んだ方がいいでしょう。なぜなら、いきなり専門書を買って人工知能を作り始めても、いきなりすごい単語の連続で理解ができず混乱してしまうからです。

そもそも、人工知能といっても幅が広く、定義も正式に定まっていなかったり特徴によって分類されたりしています。

また、人工知能の中でも現在もっとも注目されている技術「機械学習」や「ディープラーニング」について知ることも重要です。

どんな人工知能を作るかによって必要となる知識も変わってくるため、まずは人工知能の定義や特徴、分類など「人工知能とは何かについて知っておくこと」が重要です。

人工知能についてはこちらの記事で解説していますので、参考にしてみてください。

人工知能でもっとも重要な技術を知る

人工知能では、機械学習ディープラーニングなどの技術を使って作っていきます。機械学習やディープラーニングについて知っておくことは重要なので順番に解説していきます。

それぞれの意味や必要となる知識を知っておくことで学習にもスムーズに入れるでしょう。

機械学習とは

意味や特徴

機械学習とは、大量のデータを反復的に分析して、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。これは、人間が自然に行っている「学習能力と同様の機能」をコンピュータで実現しようとしているものです。

これによって、コンピューターで分析した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測したりすることができるようになります。

機械学習については、こちらの記事が参考になります。

機械学習とは何か? – 機械学習の定義と使える言い回し

専門用語、知識を知らないので↑の記事を読んでもイマイチわからなかったという方は、こちらの記事を読んでください。初学者の方でもわかるように具体例などを使ってやさしく解説しています。

必要な知識

機械学習ではデータを分析することが基本となるので、「数学の知識」が必要です。

具体的には

  • 線形代数
  • 微分・積分
  • 確率・統計学


の3つが必要とされています。数学に関しては以下のサイトが参考になりますので、学習しておくといいでしょう。

続いて「ディープラーニング」について解説します。

ディープラーニングとは

意味や特徴

「ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)」とは、データの特徴を学習して事象の認識や分類を行う機械学習の手法の1つです。長年の間、困難だと思われていた「自ら学ぶコンピューターをつくれること」が最大の特徴です。

「人工知能の革命」とも言われ、間違いなく人工知能の中心にいる主役で、人工知能が再度注目されるきっかけとなった技術です。

データの特徴をより深いレベルで学習し、コンピューターが自ら特徴を認識できるため、音声認識や画像認識などで応用がされはじめています。

ディープラーニングについてはこちらの記事が参考になります。
ディープラーニングとは何なのか? そのイメージをつかんでみる (1/5)

必要な知識

機械学習で必要な数学の知識に加えて、ニューラルネットワークという独自のアルゴリズムを学ぶ必要があります。ニューラルネットワークというのは、簡単にいうと「人間の脳をコンピューターで実現しようとしているもの」です。

ニューラルネットワークがどのような仕組みになっているのかを学ぶことが、高度な人工知能を作るためには必要となります。

ステップ2:人工知能を使ってアプリを開発してみよう

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画像:shutterstock
基礎的な知識を身につけたら、次に人工知能を使ってアプリを作ってみることをおすすめします。

理由は、人工知能を使ってプログラミングできるサービスがたくさんあって、それらは難しい理論の部分は考えずに簡単に人工知能アプリを作ることができるからです。

実は、サービスは機械学習や数学などの難しい理論を知らなくても利用できるようになっているので、初心者でもこのステップ2からはじめることもできます。

しかし、しっかり基礎を理解していないと自分で応用して作ることができないので、後々のことを考えるとステップ1からはじめることをおすすめします。

それでは、人工知能を使ってアプリを作ることができるサイトをご紹介します。

wit.ai

「Wit.ai」を使うと、話しかけたり、文章を送って動かせるアプリケーションを簡単に作ることができます。「Ruby」「Python」「C言語」など多くのプログラミング言語で作れるようになっています。

さらに「モバイルアプリ」「ウェアラブル」「ロボット」にいたるまで、さまざまなデバイスのものを作ることができます。

好きなプログラミング言語を使って人工知能アプリを作りたい方におすすめです。

JASPER

Jasperは、ラズベリーパイを使って音声認識アプリケーションを作れるPython製のサービスです。音声認識機能をはじめ、天気、ニュース、Gmailの受信トレイ、Facebookの通知との連携機能などを利用できるようになります。

Pythonを使ってアプリを作りたい方におすすめです。

ステップ3:人工知能を作ってサービスに入れてみよう

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画像:shutterstock

基礎の理解、アプリの開発を行ったら最後は人工知能自体をプログラミングしていく方法を学びます。

人工知能の作るための順序は主に下記のような3段階です。

  • 機械学習を行う素材(データ)を集める
  • 人工知能に機械学習させる
  • 学習させた人工知能をサービスに追加する

まずは、AIに学習させるためのデータ集めを行いましょう。WebスクレイピングやAPIという技術を利用して情報を取得してきます。すでに社内データなど学習させたい情報がある場合はスルーで構いません。

次にその情報を人工知能に追加するのですが、ここでPythonの登場です。Pythonを使ってプログラムを組んでいきます。コードを書くのが苦手な方は、Azure MLやapi.aiというソフトでも開発は可能です。特に、Azure MLはクラウド上で開発を進めるので、パソコンのスペック関係なく開発が可能です。

人工知能を作ったら、最後はその人工知能をサービスに追加して実際に使えるようにします。脳を入れるイメージの作業になります。プログラムをサービスに入れて本格的に運用する際には必ずテストを行い、バグや万が一大事なデータが消去されないように注意しましょう。

人工知能を作るための学習方法

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画像:shutterstock
最後に、人工知能をプログラミングする方法を学びます。人工知能を学ぶ方法は大きく分けて2つあって

  • 独学で学習して学ぶ
  • プログラミングスクールで学ぶ


この2つです。それでは1つずつ説明していきます。

独学で学習して学ぶ

学習サイトを使って学習する良い点は、機械学習の基礎を初心者でも学びやすくなっているところです。

これからおすすめする学習サイトを使って、機械学習を学んでみましょう。

学習サイト:Coursera

機械学習するならこれ!といわれる有名なサイトです。英語のサイトですが、動画は日本語字幕も用意されています!

機械学習を一から学ぶことができるので、知識に自信がない人でも、基礎からしっかり学ぶことができるでしょう。実践のテストも用意されているので、理解度の確認に役立ちます!

書籍:機械学習 はじめよう

数多くのIT本を出版されている技評さんのサイトです。「理論編」と「実践編」に分かれていて,機械学習の技術概念やコードの実装方法を学ぶことができます。数学も解説されているので、ぜひ復習をかねてチャンレンジしてみてください!

プログラミングスクールで本格的に学ぶ

人工知能の学習方法として、プログラミングスクールで学ぶ方法もあります。

人工知能を作れるようになって、エンジニアへ転職したい
ゆくゆくは人工知能を使って起業したい

そんな風に思っているあなたは、独学ではなく本格的にプログラミングスクールで学ぶ方が効率的でおすすめです。独学でも基礎的な部分までなら学べるのですが、未経験から本格的に人工知能を作るのは簡単なことではありません。

独学だとそもそもまず何をやったらいいか分からなかったり、エラーにつまづいて学習を放置してしまうところを、スクールでは経験者が教えてくれることでエラーの解決方法や、正しい学習方法まで学ぶことができます。

特に弊社「侍エンジニア塾」では、

  • 人工知能に詳しいエンジニアのマンツーマンレッスン
  • あなたのレベルに合ったプランで学習できるフルオーダーメイドカリキュラム<
  • あなたの作りたい人工知能アプリを授業中に作れるオリジナルアプリ開発支援

の3つの特徴を軸にして、完全個別型のプログラミング学習支援を行っております。

個別型の指導を行うことで、集団型学習では不明点があるのに他の人のペースで授業が進んでしまったり、あなたの構想してる人工知能アプリではなくみんな同じのサンプルアプリを作ったりなどの不満が一切なく、着実にスキルアップできて楽しい授業を心がけています。

無料体験レッスンでは、

  • 人工知能を学んでどんなキャリアを目指していくのか
  • そのキャリアにあった学習プランを考える
  • 学習が続くのか、本当に人工知能を開発できるのか、などの不安を相談


など、業界屈指のコンサルタントがあなたが抱える不安を解決いたします。

人工知能を学ぶ目的を明確化し、その明確になったキャリアに向かって最短で学習するための学習プランを提案させて頂きますので、無駄のない学習で最速でエンジニアになれるイメージが湧くと思います。

オンラインでも受講可能ですので、あなたが抱える不安や悩みを解決してから、本格的に人工知能を学んでいきましょう。

まとめ

いかがでしたか?

人工知能は、いまとなってはITの最前線に位置する技術です。ぜひしっかり基礎を学んで、人工知能プログラミングに挑戦してみましょう!

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書いた人

佐野裕史

佐野裕史

侍エンジニア塾インストラクター。
主に技術担当をしています。

【経歴】
力仕事、接客業、営業職など様々な業界を経てIT業界に参入。
IT未経験からスタートし、1ヶ月で仕事獲得に奇跡的に成功。
1年半後にフリーランスに転身。

Web開発を主に行っており、得意とするのはRails、Ruby。
【技術スキル】
Rails、Ruby、Swift、Java(Android)、JavaScript

【趣味、趣向】
麻雀
MTG(マジックザギャザリング)
ダーツ、卓球、野球、ボウリングなどの球技

【Facebookページ】
https://www.facebook.com/hiroshi.sano.7
【Twitter】
プログラミング講師@佐野裕史
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