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目指せ人工知能(AI)開発!プログラミングを学ぶ書籍・講座まとめ

勉強している人のイメージ

今人工知能(AI)を使った製品やサービスというものは続々とリリースされていますよね。そのため、これから人工知能(AI)の開発をやってみたい人もいるでしょう。しかし、複雑な人工知能(AI)の開発にはプログラミングが必要です。

ちなみにこの人工知能(AI)のプログラミングは様々な言語で開発できます。

ですから今回は人工知能(AI)のプログラミングに必要な知識や人工知能(AI)のプログラミングに適した言語についてや、また、人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための書籍、講座などを人工知能(AI)開発を目指している方に向けてご紹介しましょう。

さらに、実際に人工知能(AI)をプログラミングしていく上で、理解しておいてほしいこともお話しますので、この記事で得られた知識でプログラミングを行い、人工知能(AI)を開発をおこなってみてください。

人工知能(AI)のプログラミングに必要な知識とは

人工知能(AI)のプログラミングに必要な知識とは

まず、人工知能(AI)をプログラミングするには何を知っている必要があるのかわからないですよね。そこで以下のような知識が必要です。

  • 人工知能(AI)に関する知識
  • 数学的な知識
  • プログラミングに関する知識

1つ目の人工知能(AI)に関する知識ですが、人工知能(AI)を開発していく関係上、人工知能(AI)に関する知識は当然ながら必要になります。

具体的にはどうすれば人工知能(AI)ができるのかという基本的な知識から、開発する人工知能(AI)に必要な言語処理や画像処置などの知識が必要となるでしょう。

また、数学的な知識も人工知能(AI)のプログラミングには必要です。

これは人工知能(AI)を開発する過程でデータ解析などを行う関係から統計学の知識、人工知能(AI)のアルゴリズムを理解するには線形代数や行列などの知識が必要になってくるため。ですからおおよそ高校から大学までの範囲を学んでおくとよいでしょう。

そして最後に、人工知能(AI)の開発にはプログラミングに関する知識ももちろん必要

基本的な構文などの理解や応用ができるようにしておきましょう。ただ、プログラミング言語は、人工知能(AI)の開発に適した、わかりやすく、機能的にも優れた言語(プログラミング集であるライブラリなどが豊富なもの)を選択しましょう。

以上が人工知能(AI)のプログラミングに必要な知識についてでした。これらを参考に人工知能(AI)のプログラミングに必要な知識を学んでいくようにしてください。

それではこの3つの必要な知識の中で3つ目に挙げた、プログラミング言語について、人工知能(AI)のプログラミングにはどの言語が良いのかを詳しく説明しています。

人工知能(AI)のプログラミングにはどの言語が良いのか

人工知能(AI)のプログラミングにはどの言語が良いのか

人工知能(AI)は様々な言語でプログラミングできます。そのなかでも一部をご紹介。

  • C
  • C++
これらについては汎用的な言語であったり、データ解析などに適した言語で、CやC++は処理速度を高められるというメリットがあります。しかし、人工知能(AI)開発のためにプログラミングを学ぼうとしている初心者には難しいというデメリットも。

それではどんな言語がプログラミング初心者でも扱える言語なのでしょう。

そのおすすめのプログラミング言語は「Python」です。
Pythonはプログラミング初心者にもわかりやすい構文で理解しやすく書きやすいプログラミング言語。また、ライブラリ(有用なプログラミング集)が豊富なため利便性が高く、人工知能(AI)の開発に適しています。

ですからまずは初心者でも取り組みやすいPythonをマスターしましょう。

なお、補足としてこのPythonは人工知能(AI)のプログラミングだけでなく、YouTubeなどの有名なサービスでも利用されています。Pythonをマスターすれば人工知能(AI)以外の分野でも役立つかもしれません。

それでは今度はこのPythonを利用して人工知能(AI)を開発するプログラミングを学ぶための書籍、講座を紹介していきましょう。

人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための書籍

Pythonではじめる機械学習

まず、1つ目に「Pythonではじめる機械学習」という書籍をご紹介しましょう。

この書籍は初心者にもわかりやすく機械学習を説明している書籍です。こちらは機械学習の基礎が学べるだけでなく、実際にライブラリを使って実装していく内容。

そのため、人工知能(AI)を開発する上で大切な機械学習の基礎を一通り学べる1冊なのです。

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

次に「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」は、Pythonでディープラーニングの実装したい人に向いています。

内容としては題名のゼロから作るとあるように、外部のライブラリを極力利用せずにPythonでディープラーニングを実装するもの。ディープラーニングの根幹であるニューラルネットワークや、個々のニューラルネットワークの実装方法を詳しく説明しています。

したがって、ディープラーニングを使った人工知能(AI)のプログラミングをしたいならこちらがおすすめ。

Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

最後に「Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」をご紹介。こちらは機械学習を理論から実装まで詳しく説明している1冊です。

内容としては上の2冊とも被る点はありますが、人工知能(AI)を開発する際によく使われるライブラリ、「TensorFlow」などを用いて説明を行っているのが特徴。

したがって、機械学習をしっかりと理解しつつ、実践的に人工知能(AI)のプログラミングを学びたいならこちらがおすすめ。

これらの書籍に関しては人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための書籍として紹介しましたが、人によってこれら以外にも必要な知識も出てくるでしょう。

今回は紹介しませんでしたが、現在はさまざまな人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための書籍が発行されています。例えば、人工知能(AI)の開発に必要な数学にフォーカスしたものなど。

ですから必要に応じてみなさんにあった書籍を手に取ってみてください。

人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための講座

人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための講座

また、人工知能(AI)のプログラミングは書籍だけでなく、講座でも学ぶことが可能です。

大学や法人で開催されている講座

まず、人工知能(AI)のプログラミングは大学や法人で行われる講座から学ぶことが可能です。

例えば、前者の大学の場合では昨年(2019年6月)に県立広島大学で公開講座として、「即戦力となる人工知能人材育成のためのプログラミング講座〜機械学習編〜」が開催されました。全3回と小規模の講座でしたが、基礎的な人工知能(AI)についての知識を得られると受講者からは評判だったようです。
また、法人では一般社団法人データビリティコンソーシアム主催の「実データで学ぶ人工知能講座」が開講されています。こちらはかなり高額の講座となっていますが、大学レベルの質の高い人工知能(AI)のプログラミングが学べることがメリット。

両者とも色々と違いがありますが、興味があればお近くの大学や法人で、これらのような講座が受講できないか探してみましょう。

専門のスクールなどで開催されている講座

次に、人工知能(AI)のプログラミングは専門スクールの講座でも学ぶことが可能です。なお、スクールで講座を受講するものとオンライン受講、もしくはその両方の3タイプがあります。

例えば、「AI Academy Bootcamp」では動画、もしくはオンラインでPythonプログラミングや機械学習を学べるシステム。特徴はテキストなどが豊富に用意されており、人工知能(AI)関連の就職支援を行っている点です。料金は受講するコースにもよりますが全8回で3万円台〜18万円台。

このように専門スクールの講座で学ぶ方法は、料金体系などがスクールやコースによって異なる傾向があります。ですから講座の内容を比較しながら興味のある専門のスクールで、人工知能(AI)のプログラミングを学んでみてください。
AI Academy Bootcamp

無料で学べる講座

最後に、無料で人工知能(AI)のプログラミングを学べる講座についてお話しましょう。

こちらはネット形式の講座で、例えば「KIKAGAKU」というサイトでは人工知能(AI)の基礎を無料で学ぶことが可能です。内容としてはデータサイエンスや機械学習などの基礎、画像認識や自然言語処理の基礎などの6つ。初歩的な知識を得たいならこちらのサイトを利用するのがよいでしょう。

なお、同様のサイトでは基礎的な内容は無料ですが、応用は有料などという形態をとっていることが多いです。したがって、それらのサイトを体験してみるつもりで無料の講座を受講し、よければ有料の講座を受講してみてはどうでしょうか。
KIKAGAKU

以上が人工知能(AI)のプログラミングを学ぶための講座です。

お話したようにそれぞれ有料や無料、講義の形式や内容などが異なっているのがわかるでしょう。もちろん、人によって向き不向きがあるでしょうから、適切な講座を選択して上手く活用してください。

書籍・講座で学び終えたら、実際に人工知能(AI)をプログラミングしよう

書籍・講座で学び終えたら、実際に人工知能(AI)をプログラミングしよう

ここまでは書籍と講座のお話をしました。それらで人工知能(AI)プログラミングを学べばバッチリですよね。

そして人工知能(AI)のプログラミングを学び終えたなら、実際に人工知能(AI)をプログラミングしてみましょう。ただし、その際に以下の2点について理解しておく必要があります。

  • ライブラリを活用する
  • APIやデータセット、スクレイピングなどを活用する
まず、実際の人工知能(AI)プログラミングではライブラリを活用するのが大切です。これは一からプログラミングするよりもライブラリを利用した方が効率的であるから。そのため、実際にプログラミングする人工知能(AI)に合わせて、適切なライブラリを使うようにしましょう。
例えば、数値計算にはNumpyを使い、ニューラルネットワークにはKerasを使うようにするなど。

このようにライブラリを効率的に利用して、人工知能(AI)をプログラミングしてください。

次に、APIやデータセット、スクレイピングなどを活用することも大切です。これは人工知能(AI)に学習を施していく過程ではデータが必要となるからで、そのためにAPI(企業などが提供しているソフトウェア)やデータセット(さまざまなデータの集合のこと)を利用して実データを集めてください。
もしくはサイトをスクレイピングする、わかりやすく説明するとプログラムを組んで情報を抜き出して解析することを行いましょう。
ただし、このスクレイピングは対象やサイトによっては、その行為が違法となってしまうことがあるので注意が必要です。

以上が実際に人工知能(AI)をプログラミングする際に理解しておいてほしい点になります。ぜひ、これらをしっかりと理解した上で人工知能(AI)をプログラミングしてください。

 

プログラミングのイメージ

これまで以下のような人工知能(AI)のプログラミングについての情報を説明してきました。

  • 人工知能(AI)の作成には人工知能(AI)自体やプログラミングなどの知識が必要である
  • 複数の言語で作成可能だが中でも「Python」はわかりやすいのでおすすめ
  • 書籍では「Pythonではじめる機械学習」などの3つがおすすめ
  • 講座は3つのタイプの中でみなさんに適したものを選択する
  • 実際のプログラミングではライブラリなどを活用する

これらを実践すれば人工知能(AI)開発できそうですよね。

しかし、実際に人工知能(AI)のプログラミングをしていると自身がどの程度の実力なのか。また、人工知能(AI)を専門に扱うエンジニアに興味が出てくることもあるでしょう。

そのため、このような疑問や興味が出てきたのであれば、以下の資格取得を検討してみませんか。

  • G検定
  • E検定

これらは日本ディープラーニング協会が行っている資格試験。前者が人工知能(AI)の手法であるディープラーニングを事業活用する能力などがあるかをみるもの。そして、後者は人工知能(AI)の手法であるディープラーニングの実装など、エンジニアとしての能力があるのかをみる試験です。

国内ではこれらがみなさんの人工知能(AI)に関する知識を計る大きな機会となります。そのため、現在だけでなく将来も人工知能(AI)のプログラミングを行いたいのなら、これらの資格取得を検討してみてはどうでしょうか。

日本ディープラーニング協会主催の「G検定」に挑戦してみた!
日本ディープラーニング協会が主催するAI(人工知能)関連の資格にG検定があります。それに受験をし無事合格することができました。そこでG検定の受験体験記としてどのようにして合格できるよう工夫したのかまたどうすればより自信を持って進めることができたかをお話します。

これらの資格取得はきっとみなさんの将来にとってプラスに働くはずです。ぜひ、人工知能(AI)の活用ができる人材や人工知能(AI)のエンジニアを目指してください。

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