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AIの独学は可能!10分で分かる人工知能の独学法5ステップを紹介!

近年では人工知能の技術が発達し、多くの場所で活用されています。

人工知能を仕事環境に導入している企業も多くありますよね。

「人工知能を勉強してみたい」「人工知能の独学は可能?」こんな疑問を持つ方も多いでしょう。

そこで本記事ではAIの独学法5ステップを解説します。

これから人工知能の独学を始めたい方は、ぜひ参考にしてみて下さい。

そもそも人工知能ってなに?

人工知能とは、「人間のような知能を持ったコンピューター」で、経験を自ら学ぶことで、新しい入力にも対応します。

”AI”とも呼ばれており、「Artificial Intelligence」が略称です。

AIは以下の2つに分類できます。

  • 特化型AI
  • 汎用AI

特化型AI

特定の分野に特化したAIです。

1つのタスクしか認識できませんが、特定の分野では人間以上の処理を行うことができます。例えば、Amazon社のAlexa、ソフトバンク社のPepperなどは特化型AIです。

 

汎用AI

汎用AIは、人間と同じような処理ができるAIです。

特化型AIとは異なり、様々なデータを識別できます。

「心を持つAI」とも呼ばれており、映画に出てくるアンドロイドの人形は汎用AIを搭載しています。

AIの独学は可能?

AIの独学は十分可能です。

現在では、人工知能に関する参考書や学習サイトは数多くあります。

参考書を購入したり学習サイトへの課金は必要ですが、AIの独学は十分可能です。

初心者向けプログラミング学習サイト:progate >>

 

まずは明確な目標を決める

独学する上で最も重要なのは、明確な目標を決めることです。

「AIを自作してみたい」「AIエンジニアとして就職したい」のような具体的な目標を決めると良いでしょう。

AIの独学5ステップ

続いて、具体的なAIの独学ステップを見ていきましょう。

ステップ①:独学の流れを理解する

ステップ②:基礎数学を理解する

ステップ③:Pythonを勉強する

ステップ④:機械学習のアルゴリズムを学ぶ

ステップ⑤:Kaggleに挑戦する

順番に詳しく解説します。

①独学の流れを理解し目標を決める

最初のステップとして、独学する流れを確認しておきましょう。

人工知能(AI)のスキルを習得するには、どのような学習が必要なのか理解する必要があります。

基本的なAIの学習手順

基礎数学を学ぶ

Pythonを学ぶ

機械学習を学ぶ

また先述しましたが、「明確な目標」を持つことも重要です。

独学の流れを理解しながら、自分の目標に沿った学習ができるように意識しましょう。

「AIを自作してみたい」「AIエンジニアとして就職したい」など目標設定が大切です。

②基礎数学を理解する

機械学習を理解するなら、数学の知識が必要です。

基礎数学を理解することで、プログラミング学習にも活かすことができます。

機械学習に必要な基礎数学

  • 微分積分
  • 線形代数 
  • 基礎統計
  • 単回帰分析
  • 重回帰分析の数学

「なんだか難しそう・・・」こんな方も多いですよね。

しかし、AIの技術を習得するには基礎数学はとても重要です。

多少勉強が大変でも、今後確実に活かせる知識なので、忍耐強く学習を進めていきましょう。

人工知能のプログラミングに必要な数学を解説している参考書です。

基礎的な数式を分かりやすく解説しているため、知識ゼロの入門者の方にオススメできます。

微分積分、指数関数、対数関数について学べる1冊。

機械学習に必要なディープラーニングの数学が学習できます。

実践編「線形回帰モデル」も学習可能です。

③Pythonを勉強する

基礎数学の次は、実際にPythonでコーディングの勉強をしましょう。

Google Colaboratoryを使う

Google Colaboratoryは、Googleが提供する無料のプログラミング環境サイトです。

こちらのサイトを利用すれば、コストゼロでプログラミングのイメージがつかめます。

学習サイトを利用する

プログラミングを学ぶ際は、自分の手でコードを書くことが重要です。

自分でコーディングを行い、エラーや成功を繰り返すことでスキルアップに繋がります。

ここでは、Pythonが勉強できる学習サイトを紹介します。

実際にご自身でコーディングしてみて下さい。

Progate

Progate 公式サイト

引用元:Progate

Progateは、プログラミング初心者にオススメできます。

Pythonの基礎から応用まで学習することが可能です。

分かりやすいイラストで解説しているため、挫折防止にも繋がります。

Progate Pythonレッスン >>

udemy[完全初心者向け]絶対に挫折させないPython入門講座

udemy公式サイト

引用元:udemy

udemyは、100,000以上の講座で学べるオンライン学習サイトです。

こちらのPython入門講座では、基本的な文法やオブジェクトの型が勉強できます。

これからPythonを始めたい方にオススメできる講座です。

④機械学習のアルゴリズムを学ぶ

scikit-learn 公式サイト

引用元:scikit-learn

機械学習のアルゴリズムは、「scikit-learn」を用いて実装することができます。

アルゴリズムの学習は、初心者には難しいかもしれません。

全てのアルゴリズムを理解しようとすると、挫折する可能性もあります。

そのため、「全てのアルゴリズムを完璧に理解しよう!」と意気込むのでなく、そのアルゴリズムの使い時や「どんな場面で使用するのか?」を勉強すると良いでしょう。

この書籍では、さまざまなアンサンブル手法について理解ができます。

実際に「Python3」を使ってゼロから実装していく過程で、アルゴリズムの知識を身につけることが可能です。

「機械学習のアルゴリズムは多すぎて分かりにくい」こんな疑問に応えた1冊。

複雑で難しいアルゴリズムを分かりやすく解説しているため、学習の挫折防止にも繋がります。

また、アルゴリズムごとにscikit-learnを使用したコードも記載しており、実際に手を動かして試すことも可能です。

 

⑤Kaggleに挑戦する

kaggle 公式サイト

引用元:Kaggle

機械学習の流れが理解できたら、Kaggleに挑戦してみましょう。

Kaggleとは?

Kaggleとは、データサイエンティストが集まるコンペティションサイトです。

企業が解析したいデータをKaggleに載せて、ユーザーの分析結果や精度を競います。

結果の上位者には、企業から賞金も用意されます。

Kaggleを使うポイント

Kaggleで実際にデータ解析を行う場合、「pandas」が重要になります。

pandasのデータ処理やデータ加工の知識が必須のため、前もって学習しておくことがポイントです。

オススメ参考書をまとめます。

人工知能(AI)の個別指導なら『Tech Teacher』

引用元:Tech Teacher

このBlogを運営するTech Teacherは、人工知能システムを学習する社会人を対象に、初心者から挫折した人まで、一人ひとりの目的や学習状況にあわせた個別指導を行っています。

また、オンライン指導も選べるので、自宅でも対面でも受講できます。

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そのため、お仕事との両立がしやすく、プログラミング学習を継続的に学習することができます。忙しい合間にプログラミングを学びたいという方におすすめです。

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まとめ

ここまで人工知能の独学法5ステップを解説してきました。

内容をまとめておきます。

ステップ①:独学の流れを理解し目標を決める

ステップ②:基礎数学を理解する

ステップ③:Pythonを勉強する

ステップ④:機械学習のアルゴリズムを学ぶ

ステップ⑤:Kaggleに挑戦する

機械学習やPythonの基礎学習を終えたら、積極的にKaggleに挑戦してみましょう。

実際にデータを分析することで、さらにスキルアップできますよ。