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ど素人がAIの開発者を目指すには?必要な数学レベルと今やるべきこと

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「AI(人工知能)に必要な数学がわかればど素人でも開発者を目指せる」こんなこと言われたらビックリしますよね。

現役のAI(人工知能)開発者や、AI(人工知能)の開発者を目指す人は数学をバリバリやっていて、自分達では太刀打ちできないと考える方もいるでしょう。

しかし、「AI(人工知能)の開発は素人でも目指せる」は大げさではありません。高校や大学で学んだ数学の復習からでも十分開発者を目指せるのです。そして自学自習で効率よくAI(人工知能)開発を進めることは十分可能。

そこで今回は、初心者からAI(人工知能)の開発者を目指すのに必要な数学の解説や、数学やプログラミングも効率的に学習することのできる書籍を2冊ご紹介しましょう。

大量のデータを少ない式で処理する線形代数

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それではまずは線形代数からお伝えします。

線形代数は、AI(人工知能)を学ぶ上で最も欠かせない数学の分野の1つ。数学レベルは理工系の大学生が基礎で習うレベルです。

そもそもAI(人工知能)というのはものすごい量のデータを扱う必要があります。そして集めたデータを条件によって分類しなくてはならない場面が多く出てくるのです。もし、集まっている大量のデータを少ない式で簡単にまとめることができたら…。そこで役に立つのが線形代数です。

線形代数と聞くとなんだか難しそう…と感じる方もいるのではないでしょうか。しかしそんなことはありません。

ここで学ぶべきものは「ベクトル」と「行列」。

それでは「ベクトル」と「行列」について基本的な考え方をおさえてみましょう。

ベクトルは基本的には「向きと大きさを持つ量」のことを言います。
行列は「数字や文字を四角形に並べたもの」で、長方形の場合も正方形の場合もあります。この「行列」は「ベクトル」の仲間として見ることもできます。
また、横の列を「行ベクトル」で縦の列を「列ベクトル」。そして行ベクトルと列ベクトルを埋め合わせると表ができます。こうして多次元のデータをまとめて数式として扱えるのが線形代数なのです。

このように難しそうな言葉ですが、内容を見てみると高校で学んだ内容と重なっていますよね。AI(人工知能)を扱うのに欠かせない大量のデータ処理もここから始められるのです。

データの誤差を「0」に近づける微分

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AI(人工知能)で次に必要となる数学の分野は微分です。

AI(人工知能)は大量のデータを扱うということは既に説明しましたが、その大前提として、誤差が出るのをできる限り防がなくてはなりません。その時に使われるのが微分。

これをきっちり理解し使いこなせるかどうかが鍵となります。

微分とは、関数のグラフ上で点を自由に決め、そこにおける傾きを求めていくもの。
ここでポイントとなるのは誤差を小さくすることです。 AI(人工知能)で微分を用いる時は「誤差」を関数として扱います。そして微分した時の傾きが「0」になるべく近づけるようにします。

さらに、AI(人工知能)で使う数学について踏み込んでいくと最小二乗法、勾配降下法、誤差逆伝播法などといったものも。なんだか、また難しそうな言葉が色々と出てきましたよね。

しかしこれらの土台となる概念は微分です。ニュースでよく聞くようになったディープラーニングやニューラルネットワークにも微分は使われています。この微分を押さえておけばAI(人工知能)をより理解しやすくなること間違いありません。

機械学習の足がかりとなる統計学

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次に、必要な数学知識は統計学です。

統計学とは、「データをもとに傾向を知り全体像を予測したりモデルを作る分野」

これは大学で少し学んだことがあるという方もいらっしゃるでしょう。AI(人工知能)の開発者を目指す場合、この数学は必要です。

そして統計学を学ぶことによりAI(人工知能)を語る上で欠かせない「機械学習」についての勉強が捗り、仕組みを把握しやすくなります。

また、統計学も機械学習も「観察されたデータからモデルを作る」という点で共通しています。機械学習では「作られたモデルを基に未来について予測する」ことに重きを置いており、「観察されたデータからモデルを作り検証、説明する」統計学と重なります。

AI(人工知能)に必要な数学とプログラミングを一気に学べるおすすめの本2冊

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ここまででAI(人工知能)に必要な数学の分野について説明してきました。それは線形代数(ベクトル、行列)、微分、統計学の3つでしたよね。高校数学や、大学などで学ぶ統計学が土台となり、これらを学ぶことが開発者を目指すために必要です。

そして今やるべきことは、これらを勉強し AI(人工知能)を理解するための足掛かりを作ること。では、これらを効率的に学ぶにはどのような本を読むのがベストでしょうか。そこで今度はおすすめの本を2冊ご紹介しましょう。

1冊目は「もう一度高校数学—数1A・数2B・数3Cがこの1冊でいっきにわかる」。

この本は高校で学ぶ数学の基本を一通り理解できるようにすることを意図して執筆されています。殆どの公式に対し説明や証明も書かれているので、きちんと理解しながら進めることができるのが魅力でしょう。

中学校で学んだ関数や方程式などに不安のある方は、中学生向けのものもあるのでそちらをおすすめします。

もう一度高校数学—数1A・数2B・数3Cがこの1冊でいっきにわかる

2冊目は「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」。

これから統計学を勉強しようという方がPythonというプログラム言語を使いながら学ぶことのできる本です。

AI(人工知能)には数学だけでなく、プログラミングの技術も必要になりますよね。ですからこの本では統計学やPythonについて基本を押さえたあと、Pythonを使いながらより発展的な内容にも取り組んでいくことができます。

このPythonはAI(人工知能)の開発に役立つ言語の一つのなので、このタイミングで使えるようにしておくと後々役に立つでしょう。最終的にAI(人工知能)で登場する機械学習の分野にも取り組めるので、初心者からAI(人工知能)に取り組むのに最適な一冊です。

Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

 

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今回は、 AI(人工知能) 開発者を目指す場合に必要な数学レベルやそれを学ぶための本についてお話しました。初心者からAI(人工知能)の開発者を目指すのに必要な数学は高校や大学で学んだことで十分カバーできるとわかりましたよね。

ど素人でもAI(人工知能)の開発者を目指すのに必要な数学レベルと題し学んでいくべきなのは「線形代数(ベクトルや行列)」、「微分」、「統計学」であり、これらがどのように必要となのか理解できたでしょう。

AI(人工知能) 開発者を目指す初めの一歩として今やるべきことは、これらを効率よく学び応用的な内容へ踏み込む足がかりを作ることです。そのためも高校数学の基本を一通りカバーできる本や統計学とAI(人工知能)の開発に役立つ言語の一つであるPythonを一冊で学べる本をおすすめします。

今回お話したことを実践することで AI(人工知能) 開発者としてまず一歩進んでみてください。そしてこれらを学ぶことでAI(人工知能)の開発に挑戦してみましょう。

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