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目指せAI(人工知能)開発!Pythonの活用方法とおすすめの勉強方法

目指せAI(人工知能)開発!Pythonの活用方法とおすすめの勉強方法

最近AI(人工知能)もPythonもよく聞く言葉ですよね。実際AI(人工知能)はさまざまな場面で活躍しています。そして今後も世界的に需要がかなり高まることは間違いありません。

しかしAI(人工知能)についてはなんとなく知っていても、活用するためにはPythonというプログラミング言語を学ばなければならないとなると初学者にとってはハードルが高く、踏み出せません。また、ざっくりと知りたい方にとってもまず何をして良いかわからなかったり参考書を終えるのもとても大変です。

そこで今回はAI(人工知能)について学ぶためにPythonというプログラミング言語の性質からAI(人工知能)活用のための今後の勉強方針まで幅広くお伝えしましょう。

Pythonとは、どんなプログラミング言語なのか

Pythonとは、どんなプログラミング言語なのか

Pythonとは、主に人工知能の機械学習やデータ解析の分野に非常に強いプログラミング言語。特に機械学習関連においては、Pythonが標準言語のような立ち位置と言えます。

機械学習やデータ解析の他にも、幅広く使用されています。

例えば、大学教育の現場・クラウドのサーバー開発・IoT・Webサービス開発などがあげられますよね。Pythonで開発された有名サービスにはDropbox、YouTubeやInstagramもあります。

機械学習の基本言語と聞くと難しそうなイメージが浮かびますが、そんなことはありません。

Pythonは数少ないルールで動く、シンブルな言語としても知られています。

そこで他のプログラミング言語であるC言語を例にコードを比較してみましょう。

まず「Hello World」という言葉(文字列)を出力したいとします。

この時、C言語では

#include
int main(void){
printf(“Hello World”);
}

とプログラムします。

一方、Pythonは

print(“Hello World”)

とだけプログラムすればOK。

このようにシンプルな言語にも関わらず、広い分野で重宝されているのがPythonというプログラミング言語なのです。

なぜAI(人工知能)の開発にPythonが使われるのか

なぜAIにPythonが使われているのか

またPythonが覚えやすい・使いやすいという特徴以外にも、科学技術計算や統計データ処理の機能を拡張する部品が豊富であるからPythonが使われています。

後ほどご説明しますが、この部品のことをライブラリと呼びます。(ライブラリという言葉は、Pythonを学ぶ上で何度も出てくることになるので、頭に入れておきましょう。)

AI(人工知能)開発などのデータサイエンスをする際は、言語・音声・画像データと言った膨大な量のデータを処理し、分析することが必要です。その際、このようなPythonの充実したライブラリを利用することで、より短時間で効率的に、必要とする結果を実現することができます。

Pythonを習得するための4つのステップ

Pythonを習得するための4つのステップ

ここまでで紹介したように、Pythonの文法はシンプルで、初学者でも学びやすいプログラミング言語です。

ですがPythonに関する情報と言えば、かつては英語で書かれたものが多数でした。しかし、今では日本語でまとめられた参考書やオンライン学習サービスが豊富にあり、初学者がPythonを独学できる環境は整っています。

それを前提にPythonを学ぶ次のステップを実践してみましょう。

Step1 Pythonという言語が何をできるかを知る

Step2 Pythonで何をやりたいか・どんなことをプログラムしたいのかを決める

Step3 基礎的な文法を学ぶ

Step4 自分の目的に合った実践的な学習に取り組む

これらを順にご説明しましょう。

Step1 Pythonという言語が何をできるかを知る

まずはじめにご説明しましたが、Pythonは汎用性が高く、幅広い分野で使われており、AI(人工知能)でも使われています。

ですからPythonがAI(人工知能)などの分野でどのような位置付けで活用されているのかを確認しましょう。

Step2 Pythonで何をやりたいか・どんなことをプログラムしたいのかを決める

しかし何を独学するにしても、目的や目標がぼやけたままではモチベーションの維持が難しいですよね。

そこでStep1でPythonに何ができるかを調べた後、具体的にどのようなものをつくりたいのかを想像しましょう。「こんなプログラムを組んでみたい」「あんなことを実現したい」と想像してみることも効果的です。

Step3 基礎的な文法を学ぶ

Step3からは、実際にPythonの文法について学びましょう。

プログラミングを勉強する時もコツは、文法の働きを理解するだけでなく参考書などに載っているコードをとにかく自分の手で打ち込むこと(これを写経と言います)です。
Pythonはシンプルな言語であるとは言え、他言語を触ったことのない初学者の方は、学びやすく、易しく書かれた入門書から取り組むことをおすすめします。また、Web学習サービスを利用しても良いでしょう。

Step4 自分の目的に合った実践的な学習に取り組む

基礎を磨いたら、Step3で学んだ基礎を活かして、Step2で定めた目標に特化した参考書で実践的に学びましょう。

Pythonを勉強する上でおすすめの書籍

Pythonを勉強する上でおすすめの書籍

それではどんな書籍で学ぶと良いか書籍をいくつかご紹介します。

入門レベルから取り組みたい人向け

まずはここから始めたいという方に向けた書籍です。

Python1年生 体験してわかる!会話で学べる!プログラミングのしくみ(森巧尚 著)

「Python1年生 体験してわかる!会話で学べる!プログラミングのしくみ」のターゲットはPythonについて全く知らないという初学者であり、イラストも豊富な会話形式で進む構成となっています。
説明もわかりやすく、インストールの方法から始まり、易しいサンプルコードを通じて文法を学習できます。

ただし、他言語(C、Ruby、Javaなど)を学習したことのある方は少し簡単なレベルに感じてしまう可能性があるという点は注意してください。

みんなのPython 第四版(柴田淳 著)

「みんなのPython」は入門レベルの書籍であり、様々な文法が網羅的に書かれています。

本書ではAnacondaのインストール方法から説明しています。(Anacondaについては後ほど説明します。)
またChapter12ではPythonとデータサイエンスという題目で、機械学習やディープラーニングの分野で頻繁に活用されるライブラリの簡単な解説も。

AI(人工知能)の機械学習を勉強する上で、おすすめ書籍の一つと言えます。

入門レベルを一通り終えた人向け

それでは今度は二冊目以降におすすめの書籍をご紹介します。

入門 Python 3(Bill Lubanovic 著/斎藤康毅 監修/長尾高弘 翻訳)

次にご紹介するのは「入門 Python 3」。本書は「入門」と銘打ってはいますが、完全な初学者が一冊目に取り組むというより、Pythonをある程度学び、さらに実力を飛躍させたい時に使用する参考書です。

さらに、人工知能の機械学習やディープラーニングに特化した書籍を三冊紹介します。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎(Andreas C. Muller 著/Sarah Guido 著/中田秀基 翻訳)

「Pythonではじめる機械学習」は機械学習の分野に興味があるものの、まだ機械学習に関する参考書に取り組んでいない人向けです。

サンプルコードの写経と理解を繰り返し、Pythonによる機械学習に対する理解を深めると良いでしょう。

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(斎藤康毅 著)

ディープラーニングの入門書としては有名な一冊なのが「ゼロから作るDeep Learning」です。

タイトルのようにゼロから解説している本なので、文法入門書を終えてから取り組むのに最適な書籍の一つ。

Python実践データ分析100本ノック(下山輝昌 著/松田雄馬 著/三木 孝行 著)

そして「Python実践データ分析100本ノック」はデータサイエンスの際に必要な科学計算技術の基礎を、例題を通じて学ぶことができる実践書です。

人工知能開発・機械学習の分野でも活かせるデータ分析のスキルを学べ、実際に現場ではどのようなデータを扱っているかイメージがつきやすくなります。

なお、これは練習問題が中心の書籍ですので本書に取り組む前にデータ分析に関する入門書を挟むと良いでしょう。

Pythonを勉強するためのおすすめのサイト

Pythonを勉強するためのおすすめのサイト

次にPythonを勉強したい方におすすめのサイトをご紹介します。

入門レベルから取り組みたい人に向け

プロゲート

プロゲートはスライドと穴埋めを用いた一問一答のような形式で、基礎から文法を解説するWebサイト。
PythonⅠ〜Ⅴの全5回のレッスンがあります(2020年8月現在)。無料会員では基礎レベルであるPythonⅠのみを学習できます。応用・実践レベルを扱うPythonⅡ〜Ⅴは月額980円(税別)を支払うと受講できるようになります。

プロゲート

ドットインストール

プロゲートがスライド形式であるのに対し、ドットインストールではオンデマンド型の映像授業形式でレッスンが行われます。
Pythonの基礎を解説した全31回のレッスンがあり(2020年8月現在)、レッスン#5までは無料の会員登録をすると視聴することが可能。しかしレッスン#6〜#31は月額1080円(税込)プレミアムサービスに登録をしなければなりません。

ただしプレミアムサービスに登録すると、視聴できるレッスンの動画数が増えるだけでなく、動画の再生速度変更が可能になったり、現役エンジニアの方にレッスンに関する質問ができたりと、様々なメリットもあります。

ドットインストール

(※プロゲートやドットインストールのプレミアムサービスに月額登録する際は、まず無料のレッスンを体験してから判断すると良いでしょう。)

AI(人工知能)開発や機械学習などのデータサイエンス の分野の学習に特化して学びたい方向け

Aidemy

「10秒ではじめられる人工知能学習サービス」が売り文句のAidemyは、6万5000人以上がユーザー登録しているAI(人工知能)プログラミングオンライン学習サービスです。

テキストだけでなく動画やイラストも用いてPythonやAI(人工知能)開発解説に必要な知識を基礎から応用まで解説しています。敷居の高さを感じている方も入門しやすいことが魅力的ですよね。

Aidemy

KIKAGAKU

最後にご紹介するKIKAGAKUとは、オンラインで機械学習やディープラーニングの実用方法について学べるWebサイトです。「基本無料」「初学者OK」「すぐにスタート」三つの特徴を掲げています。理系文系・プログラミング経験の有無は関係なく、初学者がつまずきやすい環境構築をする必要もなく学習を開始できます。

実際に活用できるスキルの習得を目指したコンテンツとなっているため、機械学習などに関して実践的に学びたい方はおすすめのサイトです。

KIKAGAKU

AI(人工知能)開発におすすめのPythonのライブラリ

AI(人工知能)開発におすすめのPythonのライブラリ

ところでPythonでは、モジュールという必要な場面がある程度限定されている関数のような機能をひとまとめにしたものを読み込み、使用することができます。

さらに、このモジュールを複数まとめたものがライブラリという仕組みです。よく分からなくても実際使うと概念が分かるので安心して下さい。

そこでこのライブラリの中でも、AI(人工知能)開発や機械学習の分野でおすすめを三つ紹介しましょう。

Numpy(ナンパイ)

Numpyとは、数値計算を効率的かつ高速で実行できるライブラリでするライブラリ。機械学習の分野では大規模データを演算処理しますが、これとNumpyの相性は大変優れているのです。

matplotlib(マットプロットリブ)

matplotlibを使うと、解析したデータなどを、棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフと言った様々なグラフとして描画することができ、視覚的に出力することが出来ます。

Pandas(パンダズ)

機械学習をする際、データの前処理に大変時間がかかります。ですからデータの解析をより簡単にするためにもデータの前処理は欠かせません。

Pandasはデータの質を高めるために、不要なデータを取り除いたり、欠損しているデータを補完したりするといった前処理を効率的に行います。

Pythonを実際に使う上で、気を付けるべきポイント

Pythonを実際に使う上で、気を付けるべきポイント

それでは最後に気をつけるべきポイントをお話しましょう。

まず気をつけるべきポイントはPythonのインストールに関してです。以下のサイトで最新バージョンのPythonをインストールすることが出来ます。

Python

しかし、機械学習を学ぶのならAnacondaをインストールすることを推奨します。Anacondaは以下のサイトでインストールできます。

Anaconda

このAnacondaは「Pythonを学ぶ上でおすすめ書籍 ②みんなのPython第四版」でも少し名前を出しました。Anacondaとは一体どのようなものでしょう。Python.jpには以下のように記載されています。

「Anacondaはデータサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームです。科学技術計算などを中心とした、多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供しており、簡単にPythonを利用する環境を構築できます。」(Python.jpより引用)

つまり、AI(人工知能)開発を学ぶ上で必要な機能が初めから準備されたPythonということ。

通常のPythonでは機械学習やディープラーニングに必要となるライブラリを新たにインストールしなければならない場合がありますが、初学者はそこでつまずくことがあります。ですがAnacondaは初めからそのリスクをヘッジしてくれており、スムーズにAI(人工知能)開発の学習をスタートできます。

ですのでまずはAnacondaのインストールから始めましょう。

 

パソコン

今回は、Pythonの活用方法とおすすめの勉強方法についてお話しました。それでは最後に軽くまとめをします。

Pythonはシンプルな言語であり、AI(人工知能)をはじめとした幅広い分野で重宝されているのがPythonというプログラミング言語でした。

そしてPythonにはライブラリと呼ばれる科学技術計算や統計データ処理の機能を拡張する部品が豊富に用意されています。そのため短時間で効率的に作業をすることができます。

また現在ではAI(人工知能)を学ぶためのPythonが多くの参考書で取り上げられているのに加え、オンライン学習サービスも豊富です。

冒頭でお伝えしたよう、今後かなり需要が高まることは間違いありません。実際にAI(人工知能)のプログラミングを職業にしなくても、知っていると役に立つことも多くあるでしょう。ですのでこの記事を参考にしつつ、Pythonに興味を持った方はぜひ学習を進めて知識を深めま、将来に役立てると良いですよね。

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