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AI(人工知能)について学習するなら!知っておくべき知識・勉強法とは

AI(人工知能)について学習するなら!知っておくべき知識・勉強法とは

ちまたでは空前のAI(人工知能)ブームで、AI(人工知能)で動くソフトバンクのPepperのようなロボットやスマホの顔認証システム、Apple社のSiriをはじめとしたAIアシスタントなど、私たちの日常にもAI(人工知能)は溶け込んできましたよね。そんなAI(人工知能)ブームに乗り遅れないように、AI(人工知能)について日々学習し、知識を集めておきたいところ。

といっても、どのような知識を頭に入れておけばいいのか、勉強法はどのようにすればいいのか、わからないことばかりでしょう。実はAI(人工知能)は最先端の科学技術で取っ付きにくい印象ですが、必要なポイントを押さえておけば最新の知見を得るためには十分です。ぜひ、この記事でその必要ポイントを抑えましょう!

そこで今回は、AI(人工知能)について学習するにあたって、知っておきたい知識や勉強法を解説します。まず、そもそもAI(人工知能)とは何者なのか解説しましょう。

まずはAI(人工知能)とはなんなのか、解説

AIのイメージ
AI(人工知能)とはArtificial Intelligenceの略で、専門家間でもそれぞれ異なる定義をしているため、厳密な定義は存在しません。学術的な問題を取り扱うわけではないので、ここでは「人間が普段おこなうような活動や振る舞い、知的活動を人工的に再現する技術」と理解すれば十分です。

※もし詳しく知りたくなった場合はこちらもご覧ください

「人間が普段おこなうような活動や振る舞い、知的活動」と聞くとなんだかすごそうな印象がありますが、要はコミュニケーションを取ったり(例:Pepper)、顔を見分けたり(例:顔認証)、音声を聞き取って意味を理解したり(例:Siri)することを意味します。現在のAI(人工知能)が得意とすることの代表例は、画像処理(画像や動画から物体の識別や動きの監視をおこなう処理)や音声処理(音声を文字起こしする処理)、自然言語処理(私たちが普段使っている言語による文章の意味を解析する処理)でしょう。

AI(人工知能)について学習するうえでAI(人工知能)がどんなものであるのかは前提知識となるので、しっかり頭の中に入れましょう。次にAI(人工知能)についての知識の中でも、とくに学習しておきたい部分を解説します。

AI(人工知能)について知っておくべきこと

ディープラーニングのイメージAI(人工知能)の知識は無数にありますが、学習を進めるにあたって最低限知っておきたい点は次の通りです。

現在のAI(人工知能)は汎用的に何でもできるわけではない

AI(人工知能)というと、なんでもできてしまいそうな印象を受ける人もいますよね。しかし残念ながら、現在のAI(人工知能)には限界があり、猫の画像を解析するのに特化したAI(人工知能)、会話としての音声を分析するのに特化したAI(人工知能)といった具合に、一部のタスクしかこなすことができません。

このように、限られた処理をおこなうAI(人工知能)を弱いAI(人工知能)と呼び、対してドラえもんや鉄腕アトムのように人間さながらになんでもできてしまうAI(人工知能)を強いAI(人工知能)と呼びます。本来的なAI(人工知能)といえば強いAI(人工知能)を指し、開発が進められていますがなかなか難しいとか。

そのため、現在のAI(人工知能)開発は弱いAI(人工知能)の方が進んでおり、AIエンジニアに就くと多くの場合弱いAI(人工知能)の開発を任されることになるでしょう。

現在のAI(人工知能)の主流はディープラーニングである

AI(人工知能)にはさまざまな学習方法がありますが、その中でも現在主流となっているAI(人工知能)の学習方法がディープラーニングです。

ディープラーニングは人間の脳を模したニューラルネットワークと呼ばれる技術の内、入力したデータを処理する場所である隠れ層が複雑(多層)になっている技術(ディープニューラルネットワーク)を用いたAI(人工知能)の学習方法を指し、これにより複雑な学習と処理が実現しています。ディープラーニングの特徴は色に着目しろ、形に着目しろ、などと人間が注目するラベルを設定しなくても十分なデータさえあれば自動的にデータの特徴を抽出し、分類などの処理ができます。

ディープラーニングが主流である現在、AIエンジニアになるための学習をする上でディープラーニングは避けて通れません。ぜひ、書籍やオンライン講座を使って、しっかりとディープラーニングの知識をつけましょう。

AI(人工知能)開発に使われるプログラミング言語は主にPythonである

AI(人工知能)はプログラミングによってコンピュータ上で実装され、動きます。そのためAIエンジニアになるためにはプログラミングの学習は必要に違いありません。そして、AI(人工知能)開発で頻繁に使われる言語がPythonで、Pythonの習得はAI(人工知能)開発の大前提となります。

文法がシンプルであるためコードの可読性が高く、また入門者でも上級者のコードを真似するのが楽という点からPythonは比較的初心者でも取っ付きやすい言語であり、AI(人工知能)の学習においてありがたい限りですよね。AI(人工知能)開発に関係するライブラリ(汎用性の高いプログラムを集めたもの)も豊富であり、まさにAI(人工知能)開発にうってつけの言語といえるでしょう。

これらの点を押さえておけばAI(人工知能)の学習から一歩前進し、次のステップに進むことが可能です。では、この先AIエンジニアとなるためにはどのようにAI(人工知能)の学習を進めたらいいのか解説します。

AIエンジニアを目指すためのおすすめの勉強法

勉強するイメージAI(人工知能)について学習を進めるといっても、闇雲ではあまり効率的ではありません。次のポイントを押さえてAI(人工知能)についての学習を進めることをおすすめします。

最初にAI(人工知能)を取り巻く情勢の全体像を把握する

AI(人工知能)についての学習において、なによりまずはAI(人工知能)の概要について知っておかなければなりません。プログラミングや理論のことも勉強しなければなりませんが、まずはAI(人工知能)を取り巻く状況を俯瞰し、基礎知識や用語の知識を付けたり、モチベーションを高めたりする必要があります。

この作業をすると、これからのAI(人工知能)についての学習もスムーズに進めることができるでしょう。

プログラミングの学習はテキストのコードを写経しながらする

AIエンジニアになるためには、プログラミングスキルが必須。なぜならAI(人工知能)についての学習の半分以上はプログラミングの学習になるからです。

このプログラミングの学習において大事なのが、書籍やオンライン講座で出てくるコードを眺めるだけでなく、実際に書いてみる(写経する)ことです。Pythonの基礎においても、ディープラーニング実装の教科書での勉強においても、写経がものをいい、プログラミングの学習は自分の手を動かしてなんぼでしょう。

数学や統計の勉強はいったん後回しでOK

プログラミングだけでなく、数学や統計、ディープラーニングの理論など、いわばAI(人工知能)の理論面の勉強も欠かせません。しかしながら、理論ばかり勉強しても何かできあがるわけでもなく、人によっては数学が苦手でアレルギーが出るなど、とにかくモチベーションを削る要素が満載です。

もちろん理論をきっちりやるほうが進めやすいという人もいるので一概にはいえませんが、そうでない場合はまずはモチベーションの上がりやすいプログラミングの学習を優先して理論は後回しにするというのもAI(人工知能)についての学習では効果的でしょう。

AI(人工知能)について学ぶのにおすすめの書籍

書籍のイメージここまでAI(人工知能)についての学習方法について解説しましたが、実際にどのような書籍やオンライン講座を活用すれば良いのかも気になりますよね。そこで、AI(人工知能)について学習するのにおすすめの書籍を紹介しましょう。

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(KADOKAWA)

日本でも有数のAI(人工知能)の研究者である松尾豊氏の書籍で、AI(人工知能)とは何であるのか、どのような歴史を歩んできたのか、今後どうなっていくと予想されるか、をまとめたAI(人工知能)を概観するのにうってつけの一冊です。この書籍を読んでおけばAI(人工知能)についての学習を始めるにあたって最低限の知識をつけることができるでしょう。

入門 Python 3(オライリージャパン)

プログラミング分野では有名なオライリーのシリーズのうちPythonを扱った一冊で、プログラミング初心者を対象に書かれたPythonの入門書です。Pythonの文法の基礎はもちろんのこと、AI(人工知能)開発でも重要となるデータベースやネットワークなどの発展的な内容も取り扱っています。

600ページとかなりの厚みがあるので、必要な部分だけを勉強したり、辞書的に使ったりと、さまざまな使い方ができますよね。

ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(オライリージャパン)

ディープラーニングについて学習し始めるなら、まずはこの書籍がをおすすめ。外部ライブラリに頼ることなくディープラーニングが実装できるようになっており、ディープラーニングの原理から学べる一冊です。

Pythonの文法の基礎から始まり、ディープラーニングを学ぶ上で欠かせないパーセプトロン(数理的に表した神経細胞のモデル)やニューラルネットワーク(パーセプトロンなどのネットワーク)の説明がなされ、最終的にディープラーニングへとつながっていきます。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本(KADAKAWA)

数学が苦手な人でも高校までの数学の基礎からおさらいし、ていねいに解説がなされている一冊で、優しく学ぶことができます。微分、線形代数、確率・統計といったAI(人工知能)に必要な数学を押さえており、後半ではPythonを使って学習をするように設計されています。

SECTIONごとに押さえておきたいポイントが示されており、また図が多く演習問題もついているので知識が定着しやすい構成となっているでしょう。

AI(人工知能)について学ぶのにおすすめのオンライン講座

オンライン講座のイメージ次はおすすめのオンライン講座を紹介しましょう。さまざまなオンライン講座がある中、とくにおすすめなのは次の通りです。

Aidemy(株式会社アイデミー)

AidemyAI(人工知能)開発に必要な知識であるPythonやディープラーニングなどを基礎から学べるオンライン講座です。Pythonのプログラミングをするための環境をPCに用意する(環境構築する)必要がなく、ブラウザ上でプログラミングを学べるので初心者にはうってつけでしょう。また、図やイラストが多く、数学の知識もあまりいらないので非常に取っ付きやすいです。

paiza ラーニング(paiza株式会社)

paiza ラーニングは3分程度の動画を見て、そのあとに練習問題を解く、というスタイルを取っているオンライン講座で、スキマ時間にちょこっと進めることも可能なので忙しい人でもこつこつ続けていけるでしょう。また不明な点は質問もできるため、途中で挫折することも少なく、安心設計となっています。

Grow with Google(Google)

Grow with Googleでは「新しいスキルを、すべての人に。」と掲げ、デジタル技術に関するスキルを身につけることを応援するオンライン講座です。講座は個人向け、ビジネス向け、学習・教育者向け、スタートアップ向け、デベロッパー向けがあり、学習・教育者向けの講座のひとつにAI(人工知能)に関するものがあります。

最後に、AI(人工知能)について学んだ先の選択肢のひとつである、AIエンジニアについて解説します。

AI(人工知能)について学んだら、ぜひAIエンジニアになろう

エンジニアのイメージプログラミングを趣味で学ぶという人も多いですよね。しかし、AI(人工知能)について学ぶことで仕事につながるケースもあります。特にAIエンジニアはそのひとつで、AI(人工知能)のプログラミングに精通し、十分なスキルを持っていると最前線で活躍できる可能性があります。

AIエンジニアはさまざまな技術の中でも最先端にあるAI(人工知能)開発に携われるという大変やりがいのある仕事です。また、これからますますAI(人工知能)開発業界に参入する企業は増えていくと予想されるので、食いっぱぐれもありません。AI(人工知能)について学習したい人は、AIエンジニアを職業の選択肢に入れるのも一つの手段かもしれません。

まとめさて、今回はAI(人工知能)について学習するにあたって、知っておきたい知識や勉強法を解説しました。AI(人工知能)とは「人間が普段おこなうような活動や振る舞い、知的活動を人工的に再現する技術」のことで、AI(人工知能)について、とくにAIエンジニアを目指している人が知っておくべきことは次の通りです。

  • AI(人工知能)には限界がある。AI(人工知能)は人間のように汎用的に何でもできるわけではない。
  • AI(人工知能)を支える技術にはさまざまなものがあるが、現在の主流はディープラーニングである。
  • 数あるプログラミング言語の中でも、AI(人工知能)開発に使われるのは主にPythonである。

また、AIエンジニアになるために忘れないでほしい勉強法は次のようなものでしたよね。

  • 最初はAI(人工知能)の現状を概観し、基礎知識を付けたり、モチベーションを高めたりする。
  • プログラミングの学習はテキストのコードを読むだけではなく、実際に書いて勉強し、知識を定着させる。
  • モチベーションの下がりやすい数学や統計といった理論の勉強は後回しにすることで学習がはかどる。

AI(人工知能)を学ぶにあたって今回おすすめした書籍やオンライン講座の一覧は次の通りなので参考にしてください。

【書籍】

  • 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(KADOKAWA)
  • 入門 Python 3(オライリージャパン)
  • ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(オライリージャパン)
  • 人工知能プログラミングのための数学がわかる本(KADAKAWA)

【オンライン講座】

  • Aidemy(株式会社アイデミー)
  • paiza ラーニング(paiza株式会社)
  • Grow with Google(Google)

この記事で紹介した知識や勉強法をもとにAI(人工知能)について学習していけば、AIエンジニアになれるほどのスキルを身に着けることも可能です。学問に王道なし、千里の道も一歩から、地道に学習に励みましょう!

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