近年では人工知能（AI）という言葉をよく耳にしますよね。他にも機械学習、ニューラルネットワークなどなど様々な言葉が飛び交っています。これら一つ一つの言葉の違いなどが理解しづらいですが、これらは密接につながっています。
また人工知能（AI）はプログラミングで動いています。このことから人工知能（AI）を学習して、プログラミングを用いて自分で動かせるようになりましょう。
とはいえ、それぞれの用語は勉強する際に教科書やwebページの内容をすんなりと理解するために必要になってきます。例えばプログラミングを学習する際はさまざま様々な言語がありますが、人工知能（AI）を扱う際はPythonというプログラミング言語が一般的に使われています。また人工知能（AI）を学習する際は数学の知識は欠かせません。
このようにたくさん勉強することはありますが、「人工知能（AI）のプログラミング学習はしたいけど、結局何すればいいの？」と疑問がわきますよね。そこで今回ではプログラミングの基礎知識の説明および学習方法をどのようなツールで、どのような順序で勉強すれば良いかをご紹介いたします。
まずは基礎的な用語をご紹介！
人工知能（AI）の学習に必須であるプログラミング学習に入る前に、用語をおさらいしておきましょう。「人工知能（AI）、機械学習、ニューラルネットワーク、Python（プログラミング言語）」です。
人工知能（AI）について
人間の脳の中はどのようになっているかはいまだわからない点が非常に多いですよね。人間の思考回路や感情が脳の内部でどのように判断されて意思決定を行っているかはいまだ研究余地がありますが、現在も音声認識や画像認識などで活躍しています。
人工知能（AI）は人間の脳を機械で再現することが目的です。人工知能（AI）はさまざまな学習から問題に対する答えを導きます。これは人間の脳と同じですが、機械であるためその計算スピードは人間に比べてはるかに早いです。
機械学習について
機械学習は人工知能（AI）の一部分です。例えば学習とは実体験などによって経験を積み重ねていき、脳などに記憶されますよね。そのおかげで過去に経験した体験に出会ったとき、前回よりもスムーズに内容を理解することができた、ということもあるかもしれません。この一連の流れが学習です。
この作業を機械が行うのが機械学習です。機械学習も基本は学習する、覚えるを繰り返しますが、そのスピードは人間とは比になりません。大量の画像や文字データなどを一瞬でインプットして、サーバやクラウドにデータが保存されていますのでいつでもアウトプットすることができます。
ニューラルネットワーク
次にニューラルネットワークについて説明いたします。ニューラルネットワークは直訳すると神経網です。人間の脳は複雑な網構造になっていて、この網構造を神経伝達がすみずみまで行き渡っています。各ニューロン（ノード）を通ったときに、五感から得た情報をもとにそれがどのような理解ができるかを判断していきます。
この複雑な構造を機械で再現しようとしているのがニューラルネットワークです。ニューラルネットワークはインプットに対してどのようなアウトプットを発生させるかの手法で、つまり人工的に脳のつくりを再現する手法です。
Python（パイソン）
Pythonとは、プログラミング言語の一種です。最近でいうとYouTubeやInstagramもPythonで書かれています。この言語は人工知能（AI）のプログラミング、とりわけ機械学習を行うにあたって非常に有効な言語です。その理由は大きく分けて二つあります。
一つ目は、計算が他の言語に比べて速い点があります。C言語は計算速度が早く、Pythonの計算のプログラムはC言語で書かれています。そのため膨大な計算を必要とする機械学習にとても相性がいいでしょう。
二つ目は、ライブラリが充実しています。ライブラリとはあらかじめ組まれているプログラムのセットです。これらを組み合わせて使用することによって、わずか数十行で機械学習を実装することができます。また使用者はライブラリの中身を知らなくてもライブラリを使用することができますので、容易に機械学習を行うことができます。
人工知能（AI）プログラミングをマスターするための学習順序をご紹介
基本的な用語について理解できたところで、次は人工知能（AI）のプログラミングを行うための必要なプログラミング知識や必要な環境を準備していきましょう。いきなり難しいプログラムを組むことはできません。プログラミング言語を触ったことのない人でも安心して始められるように手順をご紹介いたします。
1.Pythonの基本的な文法を学習する
まずはPythonという言語を勉強しましょう。書籍などで勉強してもいいですが、Pythonを動かすための環境構築が必要です。この環境構築が初心者にとっての壁で、ここで挫折してしまう人がとても多いです。そこで、この高い壁は後回しにして、webページ上に直接書き込むことのできる、webサービスでまずは学習するのがおすすめです。ここではweb学習サービスのひとつとして「Paiza動画ラーニング」をご紹介いたします。
Paizaは動画がたったの3分でまとめられていて、とても分かりやすいです。また環境構築がいらないので、すぐにプログラミングができて実行結果もすぐに確認することができます。
また、演習問題も用意されていて、ランクごとに難易度分けされており、どのくらい理解できているかも確かめることができます。プログラミング言語を題材にしたゲームもあるので遊び感覚で学習することできるので、毎日少しずつ、継続して勉強することができますよね。
2.環境構築を行う
ある程度Pythonという言語に慣れてきたら、次は環境構築に挑戦していきましょう。環境構築はAnacondaで整えていくのがベストです。AnacondaではPythonのライブラリをダウンロードしたり実行環境が整っています。以下のホームページからダウンロードを開始しましょう。
3.人工知能（AI）のプログラミングについて勉強する
ここからが本番です。勉強方法としては書籍を用いる、勉強会に参加する、webページで勉強するなどがあります。そのなかからいくつかの学習方法をご紹介いたします。
「Pythonによる機械学習入門」 （著）株式会社システム計画研究所
機械学習の書籍はたくさん登場しています。そのなかでも、まずは機械学習とはどのようにコードを書けば動かすことができるかについて着目したのがこの本です。機械学習のライブラリ内部というよりは、ライブラリを使用してどのような結果が得られるかということが中心で書かれています。
例えば基本的な内容の分類問題、回帰問題、クラスタリング、簡単な画像認識について書かれています。機械学習入門でとりあえず動かしてみたいという人はぜひ読んでみましょう。
「Udemy」
こちらは本格的な学習が可能なサイトです。そのコースはプロの講師が監修しているので、とても効率的な目的に合った学習が可能です。「Umedy」は有料かつ中級者向けではありますが、一度買ってしまえば無期限で受講できるので本格的にプログラミングを学習したい人におすすめです。
Udemyは人工知能（AI）を使って具体的な何か（例えばセンサーと画像認識の応用や株価予測など）を制作したいときに、大変参考になります。人工知能（AI）の知識を上のサイトや本などで学習して、プログラミングに慣れてきたら受講することをおすすめします。
「ニューラルネットワークと深層学習」
このwebページはパッケージ内部のニューラルネットワークの仕組みを徹底的に理解して自分で人工知能（AI）のプログラミングを組めるようになるためのwebページです。このページを理解するためには数学の知識が必要ではありますが、ニューラルネットワークや機械学習を理解するには必須に間違いありません。内容は難しくなってはいますが本格的に学習するならここのwebページがおすすめです。
ちなみに人工知能（AI）のプログラミング学習で必要な数学の知識はこの3つが中心です。
この3つはいずれも数学検準1級（一部1級）の範囲です。数学が苦手だという人は原点回帰で数学検定の勉強をしましょう。ただし数学の勉強と同時にPythonで同等に計算ができるように学習も並行して進めましょう。
さて今回は人工知能（AI）のプログラミング学習において必要なことや学習手順、方法をご紹介いたしました。人工知能（AI）のプログラミングの言語としてはPythonが幅広く使用されています。Pythonはライブラリが充実していますのですぐに人工知能（AI）のプログラミングを実装することができます。
学習手順としては、まずはPythonという言語を覚えること、次に環境構築を行うこと、最後に人工知能（AI）のプログラミング学習を行うことです。それぞれの学習過程についておすすめの学習方法がありました。
機械学習のプログラミングにおいて大事なことは無理のない勉強を行うことです。いきなり難しい内容を学習しようとしても長続きしません。そこでいま自分がどこまで理解して、どこから理解できていないのかを見極めることが大事です。そのためにここに掲載しているwebページや本などを確認して自分にとってベストな勉強法が見つけていきましょう。
コメントをどうぞ
通りがかりさん
ご指摘ありがとうございました。
該当の箇所を修正しました。
> 一つ目は、計算速度が他の言語に比べて早い点があります。計算速度が一番早い言語はC言語ですが、pythonは計算そのもののプログラムはC言語で書かれています。
×早い
○速い
△python
○Python
また「Pythonの計算速度」という表現は誤解を招きかねない表現。NumPyによる数値計算が比較的速いだけで、単純なループなどは非常に遅いのでPythonを(実行速度が)速い言語とみなす人はさすがにいないのでは。あと「計算速度が一番速い言語はC言語」も誤解を招きかねない表現。最速は機械語(or アセンブリ言語)ですので…。