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AIプログラミングの入門手順をPythonエンジニアが解説

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こんにちは！GeekSalonライターのたかぱんです。

この記事をお読みの方は「AI開発に興味があるがまだ理解が漠然としている」「AIプログラミングを始めてみたいけど何から着手すればよいかわからない」などの悩みをお持ちではありませんか？　

そこでこの記事では、「そもそもAIとはなにか？」「どのようにして学習して行けばいいのか？」「おすすめの言語は？」などについて解説していきます。

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AI開発が身近になった

身近なAIというと何を思い浮かべますか？

お掃除ロボットや自動運転、それからSiriやAlexaなどでしょうか？

意外と身近なものになってきていますね。

さらには、売上予想のAIやチャットボットなど様々な場面でAIのモデルが使われるようになってきました。

その背景として、MicrosoftやGoogleが自社のAIプログラムコードを一般公開しはじめたからなんです。

一般公開をすることでより多くの人に使ってもらい、新たな使い方を生み出してもらったり、データを収集できるため、高精度のAIを誕生させることができます。

さらに一般公開するにあたって、プログラムコードの部分書き換えが簡単に行えるようにしてくれています。

そのためいままでプログラミングしたことがない人でも、少しコードを書き換えるだけで簡単に自分だけのAIサービスの開発が可能になってきています。

AI開発がこんなに簡単にできるなんてわくわくしませんか？

自分だけでAIを作ってみたいと思いませんか？

AIとは？AIでできること

実は「AI」というという言葉に対して厳密な定義がありません。

最近話題の機械学習はもちろんAIですが、電気ポットといったような製品も簡単な制御システムさえ入っていればAIと呼ぶことができるのです。

そのため「AIとはなにか？」について定義は非常に曖昧です。

なので、電気量販店で「AI搭載」っていう宣伝表記には気をつけてください。笑

なんせ電気ポッドですらAIの仲間入りができるのですから、どんなような事ができるAIか確認してから購入しましょう。

話が逸れましたが先程も述べたようにAIには定義がありません。

しかしAIでできることには定義があります。

AIでできることには、レベル１〜レベル４まで分類されています。

最近飛躍的に伸びてきている「ディープラーニング」という手法では、大量のデータと目的だけを与えて、機械に処理方法は自分で見つけてもらうという手法が流行っています。ときには、人間では思いつかないような処理方法やルールや相関関係などの特徴を発見するので、非常に注目されています。

今はレベル1.2は「AI」と呼ばれることは少なくなりましたが、レベルの高いものが必ず優れているわけではなく、やりたいことに合わせてどのレベルのAIを使うかを選択することが大事です。

そのため自分がどのようなAIを作りたいか、それがどのレベルのAIにあたるのかしっかり把握しておくことが大事です。

個人で開発できるAI

AI開発にはパソコンのスペック（PCの頭の良さや容量の多さ）が大事になってきます。会社や企業のAI開発では、部屋いっぱいにパソコンを詰め込んでやっている場合もあります。

そのため個人で開発できるAIには限界があります。AI開発をするときには下記のPCを用いるのがおすすめです。

  1. 一定の性能を持つゲーミングPC
  2. AppleのM1以降のノートパソコン

よって、個人で開発できるAIをいくつか紹介します。

想像以上に様々なことができますね。

また、一般的に普及しているAIは基本的に特化型AIと呼ばれるもので、１つの業務に特化しています。

それこそ、上で紹介した画像認識や統計予測、チャットボットなどですが、実はそれらを組みあせて使うことはまだまだ今のAIには難しいです。

AI開発に向いているプログラミング言語

次にAI開発に向いているプログラミング言語について紹介していきます。

AI開発というと今話題のPythonを思い浮かべる人が多いと思いますが、実は他にもAI開発ができる言語って沢山あります。

OSに依存せずに使用できるJavaやデータ解析が得意なMatlab、CとCの拡張言語のC++、それからバグが少ないHaskellなど様々な言語でAI開発ができます。

この中でも特にAIの開発を得意としている言語を特徴とともに大まかに紹介していきます！

筆者は初心者には断トツでPythonをおすすめしています。

なぜなら、文法が簡単ということは、読みやすく書きやすい上参考資料が多いということを意味していて、初心者には非常にやさしいからです。

さらに、試しに機械学習のコードを書いてみたいという人にも、環境構築不要で手軽にはじめられるツール（Google Colaboratory）があるためです。

詳しく知りたい人はこちらの記事も参考にしてみてください。

【Pythonの始め方】環境構築手順をインストールから丁寧に解説【Mac・Windows・その他】
関連記事【Pythonの始め方】環境構築手順をインストールから丁寧に解説【Mac・Windows・その他】

　

その次に、R、C++の順でおすすめです。

AI開発に数学は必要か？必要な知識を紹介

AI開発に数学は必要になってきます。

ほとんどのAIのモデルはデータ分析・解析の延長線上にあるので、数学的に理解していることがAIの理解に直結することが多いです。

具体的に必要な数学の知識は以下の3つです。

数学が苦手な人は、数学の知識を復習してからAIの学習を始めましょう!

参考までにAIの書籍（入門書を除く）を理解するためには、最低限高校２年生（数Ⅱ・B）までの数学の知識が必要です。

なので独学でAIを学ぼうとしている人で数学が苦手だった人は、高校数学を少し復習してしてから挑んだほうが楽です。

さらに数学が得意で、AIの理論的な部分を理解したい場合は、ベイズ推定、勾配降下法、ラグランジュの未定乗数法などについて学んでみてもいいかもしれません。

AIプログラミングの入門手順

将来的にAIが確実に発展して行く中で、AIの知識をつけたい・AIエンジニアになりたいが、なにから始めていいのかわからない・・・という人も多いと思います。

なのでここからAI開発に向けてどのように始めていいかという入門手順を4ステップにわけて紹介していきたいと思います。

AIは感覚的に理解するのが難しいと言われているので、

最初に雰囲気から理解して、そこから段々とAIの理論的な部分を学習していくのがおすすめです！

AIの知識を学ぶ

AIで何ができるか、AIがどのようにして動くかを知ることが大事です。

それらを知ることで自分のつくりたいものにイメージが付きモチベにつながり、今後学習していく言語選択にもつながります。

おすすめの入門書

最新 図解で早わかり 人工知能がまるごとわかる本

図が多く、AIで生活や仕事はどう変わるのか?といったように身近の事例を使って説明してくれるためわかりやすいです。

Newton別冊『ゼロからわかる人工知能』 

図がきれいで、内容がわからなくても雰囲気を理解できます。かなり専門的な内容も載っているので、入門から発展まで長く使えます。

おすすめの実践本

もし、手を動かして体感してみたいという場合は、次の2冊がおすすめです。

Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

→スクレイピングやデータ分析、機械学習などについて幅広く学べる一冊です。サンプルコード等も載っていて実践的ですが、ある程度コードが理解できる中級者向けではあります。

内容が幅広いので、AIでやりたいことをすべて体験してみたいという人や、とりあえずやりたいことがないから全部やってみてから決めたいという人におすすめですね。

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

→機械学習の重要な概念であるディープラーニングの本格的な入門書です。技術的な概要だけではなく、なぜそうなるのかも含めて一歩踏み込んだ内容となっています。

AI開発できる言語を学んでみる（Pythonがおすすめ）

本を読んで概要をつかんだところで、実際手を動かして開発に向けて知識をつけていきます！

AI開発できる言語については、上のほうでも紹介しましたが、自分に合いそうな言語を選んで学びます。

そうすることで、自分のプログラミング及びAI開発の適性を測ることもできます。

もし適性があれば、AI開発前の基礎づくりにもなりますし、仮にプログラミングに向いていなくても早い段階で別の事に力を注くことができます。

そのため、実際AI開発できる言語を選択して、一度学んでみましょう！

AI開発をやってみる

AIについての知識とプログラムできる言語について学んでベースを作ったところで、待ちに待ったAI開発をすることができるようになります！

AIには、大きく分けて以下の三分野がありますが、言語処理が一番簡単なのでそこからやってみるのがおすすめです。

ただ、やはりAI開発は大学の研究室や企業でも研究されているように簡単なことではないので、この段階でつまづきを感じる人が多いです。

AI開発は独学で可能？

よくAI開発は独学で可能かという質問をいただくことがあります。

結論からいうと、不可能ではないが、かなり過酷な努力はしないといけないので、独学でAI開発をする人はほんの一握りです。

なぜらなら独学でAI開発をしていく場合、必要になってくるのが以下のものになってきます。

そのため、AI開発の独学は非常に難しいものになっています。

AIプログラミングを学べるおすすめのプログラミングスクール

AI開発の独学は過酷であることを説明しましたが、AI開発をする中で手助けとなってくれるようなプログラミングスクールを紹介します。

プログラミングスクールと一概にいっても、様々な種類があります。

対面のスクール、オンラインのスクール、授業が充実しているスクール、メンターのサポートが徹底しているスクールといったように、自分の学習スタイルにマッチしたスクールを選びましょう！

AI開発ができるプログラミングの中でも特徴的なものを4つ紹介します。

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プログラミングスクールにかかる料金の相場としては、仕事で本格的なレベルのもので学ぶ場合、30万〜100万程度の受講料が必要になってきます。

ただ、入門レベルや部分的なものだけを補うような学習方法（本や講座の購入）の場合、よりコスパよく（金額にして3万〜5万程度）でも学ぶことができます。

本で独学するのも、プログラミングスクールに通うのも、メリットデメリットがあります。自分にあった、継続できる勉強方法を見つけることが重要です。

いかがでしたでしょうか

AI関連の事業はこれから発展していきます。

そしてAIが普及すればするほど、AIを開発するためのAIエンジニアの需要が増えてきます。

しかし、AIを学ぶにあたっては専門的な知識が必要になります。

是非この記事で紹介した、おすすめ言語や学習方法を参考にして、自分に合った方法でAIプログラミングの習得をめざしてみてください。

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