人工知能（AI）を作りたい、そのためにプログラミングを学びたい人もいるでしょう。しかし、人工知能（AI）のプログラミングをこれから始めようとしても、どこから始めれば良いのかわからないですよね。
人工知能（AI）のプログラミングでよく使われているプログラミング言語はPythonです。そのため、多くの場合人工知能（AI）のプログラミングをするに当たって、Pythonを最初に学ぶ言語として選択することが多いです。
しかし、ただPythonを単純に学べば人工知能（AI）のプログラミングができるようになるとは限りません。プログラミング初心者が人工知能（AI）のプログラミングができるようになるにはある程度ロードマップに沿って進める必要があります。そこで今回は、Python初心者が人工知能（AI）のプログラミングの勉強をどのように進めたら良いのかお伝えしましょう。
まずはPythonの習得を、人工知能（AI）を作る前にしたい理由についてです。
人工知能（AI）を作る前にPythonを習得する理由
人工知能（AI）はプログラミングによって作っていくため、人工知能（AI）を作るにはプログラミング言語の習得は避けて通れません。ならば、人工知能（AI）の作成と並行してプログラミング言語を習得したら良いのではないか、と考える人もいますよね。しかし、結論からお伝えすると人工知能を開発する前にプログラミング言語を習得した方が良いです。それはなぜかというと、基本を学んでおいた方が人工知能（AI）作成を進めやすく、挫折もしづらいためです。
その中でもPythonは人工知能（AI）作成に役立つさまざまなライブラリ（便利なプログラムを集めたもの）が豊富なこともあり、人工知能（AI）作成に広く一般的に使われている言語で、また初心者でも勉強がしやすいです。
※ライブラリがどんなものか詳しく知りたい方はこちらへ
このようにAI（人工知能）作成に当たってPythonの事前習得や、Pythonの習得以前に人工知能（AI）の基礎知識をつけることが重要となります。続いてプログラミング習得前に覚えておきたい人工知能（AI）の基礎知識を紹介しましょう。
プログラミング前に覚える人工知能（AI）の基礎知識
まずは人工知能（AI）プログラミングを学ぶ前に、人工知能（AI）の基礎知識を付けるのは必須です。特に現在これほどまで人工知能（AI）を注目が集まる存在に引きあげた技術的要因について知っておきましょう。
従来の機械学習では特徴量を人間側で設定しなければなりませんでしたが、ディープラーニングではコンピュータ自ら設定するのが特徴で、分類や予測の性能の精度の向上へとつながりました。このディープラーニングは、現在の人工知能（AI）ブームの火付け役で、プログラミングで開発する機会も多いでしょう。
※詳しくはこちら
また機械学習やディープラーニングといった内部的な技術も重要ですが、コンピュータの性能の向上もまた人工知能（AI）が飛躍的に成長した大きな要因です。大量のデータを複雑に扱う機械学習やディープラーニングは、それに見合ったスペックを持つコンピュータでなければ実現できません。ソフト面ではなくハード面も人工知能（AI）作成には重要であることはプログラミングする上では忘れてはならないでしょう。
人工知能（AI）の基礎知識の次はデータ収集に必要な技術についても押さえたいところ。なぜならば、人工知能（AI）作成のプログラミングにあたってデータを、必要なだけたくさん収集しなければならないからです。そこで、続いてデータ収集について解説します。
データ収集に必要な技術とは
人工知能（AI）作成ではプログラミングだけでなく、学習に使うデータの収集も大切であり、Pythonの技術とともに覚えたい技術のひとつ。といっても、どのような技術を身につけるのかわからないところも多いでしょう。個別詳細な技術は実際に使うときに応じて身につければ良いので、ここではどのようなAI（人工知能）プログラミングや収集方法にも共通していえる必須技術をお伝えします。
まず大事なのが、作成する人工知能（AI）に応じてデータ収集の目的を明確化する技術です。いくら人工知能（AI）作成にデータが必要だからといって、ただ闇雲にたくさんのデータを集めるのでは意味がありません。どのデータが必要なのか、どのくらい必要なのか、なぜ必要なのかはっきりさせていく技術が人工知能（AI）プログラミングをする人に求められます。
そして、どこで目的のデータが収集できるのか把握し、アクセスする技術も必要です。例えば画像データひとつとっても、まとまった画像データがある場所にアクセスするのか、動画から画像データを抽出するのか、Googleの画像検索から収集するのかさまざまな収集場所がありますよね。これらから、あるいは必要ならその他の場所にアクセスしてデータ収集をおこなうことこそが、プログラミングと並んで人工知能（AI）作成の第一歩です。
さて、他に要求されることとして数学の知識があります。これは人工知能（AI）の仕組みを知ったり、人工知能（AI）のプログラミングを学んだりするうえで要求されるものです。次にどのような数学の知識が必要なのか解説します。
もちろん数学の知識も必要
人工知能（AI）のプログラミングをするうえで最低限必要とされる数学の知識は微分積分、線形代数、確率・統計です。レベルは大学1～2年程度で、一見ハイレベルに感じ、私には無理かも・・・と思う人もいますよね。しかし、例え大学レベルとはいえ、人工知能（AI）のプログラミングに必要な部分だけ押さえれば十分で、最近は文系出身の初心者向けの書籍もあるので安心してください。
最低限必要な数学の知識を覚えたら、あとは人工知能（AI）のプログラミングをする過程で必要になったら新たな知識を仕入れる、というやり方で十分でしょう。なぜなら私たちは数学の専門家になる必要はなく、人工知能（AI）の作成やプログラミングのスペシャリストを目指せばいいので、数学の知識は単なる道具にすぎないためです。
※詳しくはこちらの記事でも必要なレベルを解説しています
では人工知能（AI）のプログラミングにはまず何を始めたら良いのか気になるところですよね。最初に着手すべきは機械学習のプログラミング。そこで、どのように機械学習のプログラミングを始めたらいいのか解説します。
まずは機械学習のプログラミングからはじめよう
人工知能（AI）のプログラミングの勉強を進める順番として、まずは機械学習のプログラミングから始めましょう。
機械学習のプログラミングの進め方ですが、まずはひとつの入門レベルの教材にじっくり取り組み、ある程度吸収できたらひとつ上の教材へと進めていきましょう。機械学習の世界は奥が深く、段階を踏んでいかないと迷宮に迷い込んでしまうので注意が必要です。
※おすすめの勉強法はこちら
教材選びの基準として、評判も大事ですが実際に自分の目で確かめ、これならできそうだ、これは自分に向いていると感じるものがおすすめです。
次にKaggleに挑戦してみよう
機械学習のプログラミングの基本が押さえられたなら、次はKaggleに挑戦してみましょう。Kaggleとは「カグル」と読み、機械学習やデータサイエンスのエンジニアと企業や政府などの組織をつなげるプラットフォームです。コンペを開催したり、他のユーザが構築したモデルが公開されているKernels（カーネル）と呼ばれる機能が用意されていたりと、とにかく機械学習のプログラミングの勉強になるに違いありません。
Kaggleではコンペが開催され、与えられた課題に対して作られた分析モデルの精度がどれほど高いかを競います。最も精度の高いものに対して課題を出した組織が賞金を支払い、モデルを買い取るという仕組みです。
※詳しくはこちらで解説しています
また、コンペはレベルが高い、まずはじっくり勉強がしたいという人にはKernelsがおすすめです。Kernelsではコンペなどで他のエンジニアが構築したモデルやデータセットの処理のコードが公開されており、ていねいに読み解いていったり写経をしたりすることでプログラミングの力がより一層上がるでしょう。
あとは人工知能（AI）プログラミングの腕を磨くのみ
Kaggleでプログラミングスキルを鍛えつつ、人工知能（AI）プログラマとしてさらなる一歩へ進みましょう。より具体的にいうと、より明確な目標を持って勉強し、人工知能（AI）プログラミングの力を付けるということです。
※実体験も含めた記事がこちら
一番のおすすめは実際に人工知能（AI）を作ってみることで、その過程で知識や技術、ノウハウを得ることで一人前の人工知能（AI）プログラマに成長できることでしょう。
さて、今回はPython初心者が人工知能（AI）のプログラミングの勉強をどのように進めたら良いのかお伝えしました。人工知能（AI）のプログラミングをするにはいくつか過程がありました。
人工知能（AI）を作り始める前にしたいのが、Pythonの習得。Pythonは人工知能（AI）分野でよく使われ、かつ初心者でも取り組みやすいのでおすすめのプログラミング言語です。人工知能（AI）を作りながらプログラミングを学ぶという手もありますが、基本を押さえておいた方が途中で詰まる可能性は下がります。
人工知能（人工知能）の知識として、機械学習やディープラーニングの簡単な知識や、コンピュータのスペックの必要性はプログラミングを始める前に覚えましょう。大量のデータからコンピュータが自ら学ぶ機械学習やディープラーニングは現在の人工知能（AI）作成でもっとも使われる技術であり、コンピュータのスペックの重要性は開発の基礎知識となるので欠かせません。
プログラミングと並んで重要な技術であるデータ収集は、データ収集の目的の明確化と収集場所へのアクセスがもっとも必要なスキルといえるでしょう。むやみやたらにデータを集めるのは意味がありませんし、データが欲しくても手に入らなければ先に進めません。
もちろんながら数学の知識も必要で、大学1～2年レベルの微分積分、線形代数、確率・統計が要求されます。数学が苦手な人向けの数学本も出ているので、参考にしながら勉強しましょう。
準備が整ったら、最初は機械学習のプログラミングから始めることになります。ひとつの教材をじっくりと取り組み、機械学習独特のアルゴリズムや技術を吸収しましょう。基本がわかってきたな、と思ったらコンペに参加できるKaggleを活用して初心者からの脱却を目指します。
人工知能（AI）のプログラミングで第一段階の最終目標は人工知能（AI）を作ることですよね。なので、教材やKaggleで力を付けたらなにが作りたいか明確にし、人工知能（AI）を作りながら知識や技術を学ぶことになります。得た知識や技術は今後の人工知能（AI）プログラミングに役立つこと間違いありません。
これだけたくさんあると気が遠くなる人もいるかもしれません。なにはともあれ、人工知能（AI）プログラミングをやってみようというやる気が必要です。あふれんばかりのやる気をぶつけて、人工知能（AI）のプログラミングを始めましょう。
