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【初心者向けに解説!】人工知能の作り方5つのステップ

人工知能は「AI」とも呼ばれており、デジタル将棋や囲碁に搭載されています。

近年では、AI技術の発展にともない人工知能に興味を持つ方が多いですよね。

「人工知能を作ってみたい!」「人工知能は初心者でも作れる?」こんな疑問はないでしょうか。

そこで本記事では、初心者向けに人工知能の作り方を5つのステップでご紹介します。

初心者の方がAIを作る場合、まずは「無料AI作成ツール」から試してみましょう。詳しく解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

そもそも人工知能とは?

人工知能とは「人間のような知能を用いて作られたコンピューター」として知られており、AIとも呼ばれています。

AI「Artificial Intelligence」の意味

・Artificial:人工的な

・Intelligence:知能

ご覧のとおり、AIの意味は「人工的な知能」という意味になりますね。

人によって呼び方が違いますが、人工知能とAIは同じものを指します。

AIは「特化型」「汎用型」の2種類に分けられる

特化型

特化型はその名のとおり、一つの分野に特化した分析ができる人工知能です。

現代では、コンピューターと対戦できるゲームが多いですよね。

その中でも囲碁や将棋は、特化型の人工知能が使われています。

汎用型

汎用型は、幅広い物事を人間と同じような理解力で認識できる人工知能です。

「心を持つAI」と呼ばれており、SF映画に出てくるアンドロイドは汎用型の人工知能を搭載しています。

初心者でも人工知能は作れる?

初心者でも人工知能の作成は可能です。

しかし、初心者が完全オリジナルの人工知能を作る場合、難易度はかなり高くなるでしょう。

ゼロから人工知能を作るには、たくさんの知識を習得する必要があり、それに伴う学習時間も必要です。

ツールを利用して作成する

プログラミングの学習経験がない方でも、ツールを利用すれば人工知能の作成が可能です。

現在では、AIモデルの作成を簡単に行えるツールが普及しています。

無料で利用できるツールもあるので、初心者の方は試してみても良いでしょう。

無料AI作成ツール: Azure Machine Learning Studio(classic)>>

初心者向け!人工知能の作り方5つのステップ

続いて人工知能の作り方をご紹介します。

初心者向けに、必要な知識も解説しますので参考にしてみて下さい。

ステップ①:無料ツールを使ってみる

ステップ②:プログラミング「Python」を学ぶ

ステップ③:機械学習を学ぶ

ステップ④:ディープラーニングを学ぶ

ステップ⑤:統計学を学ぶ

順番に詳しく見ていきましょう。

①無料ツールを使ってみる

先述のとおり、初心者がオリジナルの人工知能を作るのはかなり難しいです。

ここでは簡単なAIが作れる無料ツールを3つ紹介します。

初心者の方はまずは無料ツールで触れてみましょう。

IBM Watson

Azure Machine Learning Studio(classic)

Google Colaboratry

 

無料ツールで「会話AI」を作る

ツールを利用しながら簡単な「会話型のAI」を作っていきます。

作成する際は、既存のAPIを使うと良いでしょう。

基本的なAPIとして、「自然対話API」「TalkAPI」などが挙げられます。

これらのAPIを使用すれば、カンタンに会話型AIの作成が可能です。

また、APIを利用することで、今後必要となる知識も学習することができます。

初心者の方は、まずはAPIを使って「会話型AI」を作ってみましょう。

②プログラミング言語「Python」を学ぶ

無料ツールでAI作成のイメージが掴めたら、プログラミング「Python」を勉強しましょう。

「Python」はAIの開発に必須

AIの制作では、Pythonの習得は必須と言えます。

初心者の方はPythonのコーディングに慣れることが重要です。

そのために、まずは基本構文やフレームワークの使い方から学習すると良いでしょう。

Python1年生

分かりやすい会話形式でPythonが学べる書籍です。

イラストで解説しているため、初心者でも理解しやすい内容になっています

「これからPythonでプログラミングを始めたい」こんな方に最適な入門書です。

③機械学習を学ぶ

自分の手で実用的なAIを作るには、機械学習の知識が必要です。

機械学習とは、機械が自らデータを解析し、物事の予測や識別を行う手法です。「AIにデータを与えて学習させる方法」とも言えます。

機械学習のアルゴリズムを学ぶことで、本格的なAIを実装することができるでしょう。

機械学習のエッセンス

本書では、機械学習のアルゴリズムについて学習できます。

線形回帰、Ridge線形回帰など、基礎的な概念から説明している参考書です。

プログラミング言語「Python」や機械学習に必要な数学知識も解説しています。

④ディープラーニングを学ぶ

AIにデータを学習させるには、「機械学習」と「ディープラーニング」の知識が必要です。

ディープラーニングは、機械学習を進化させたもので、人間の脳に似たネットワーク「ニューラルネットワーク」を使用しています。

人間のような認識をするAIには、必ずディープラーニングが活用されています。

本格的なAIを開発できるように、ディープラーニングの知識も学んでおきましょう。

ゼロから作る Deep Learning

「定番の1冊」と呼ばれているディープラーニングの参考書です。

モデルの学習や推論の技術を習得することができます。

コーディングの解説もあるため、ゼロからディープラーニングの学習ができます。

⑤統計学を学ぶ

機械学習やディープラーニングの理解を深めるために「統計学」を学びます。

「AIを作るのに統計学も必要なの?」こんな疑問もありますよね。

ここで必要な知識をまとめます。

初心者がAIを作成するには、機械学習とディープラーニングの勉強が必要。

機械学習とディープラーニングを学ぶためには、統計学が必要。

つまり、統計学の勉強も必要ということです。

初心者の方は、まずは以下の3分野を勉強すると良いでしょう。

・微分積分

・線形代数 

・統計

これらは機械学習に必要な数学知識です。

以下にオススメ参考書もご紹介します。

入門 統計解析法

名前のとおり、統計学の入門者にオススメできる書籍です。

データ整理から回帰分析まで、丁寧に解析手法を説明しています。

この1冊で幅広い解析法の勉強が可能です。

本書で、統計学の脱初心者を目指しても良いでしょう。

スクールでスキルアップを目指す

スクールを利用してAIの技術を身につける方法もあります。

特に初心者の方が独学する場合、挫折する危険性もありますよね。

最近では、マンツーマン指導のスクールも多いので、挫折防止にも繋がります。

下記で詳しく見ていきましょう。

引用元:Tech Teacher

  • Tech Teacher

Tech Teacherの大きな魅力は、マンツーマン指導です。

受講生に寄り添ったカリキュラムをもとに、学習を進めていきます。

そのため、自分の目標に対して最短ルートで到達することが可能です。

AIの学習はこちらの講座がオススメですよ。家庭教師による人工知能・AI講座 >>

DIVE INTO CODE 公式ページ

引用元:DIVE INTO CODE

  • DIVE INTO CODE

「4ヶ月で自走できる機械学習エンジニア」を目標にしており、就職サポートにも対応しています。

プログラミング言語「Python」など、実務レベルのカリキュラムで学習が可能です。

まとめ

今回は、初心者向けにAIの作り方を解説しました。

初心者の方がオリジナルAIを作成する場合、難易度はかなり高くなります。

そのため、まずはAIが無料で作れるツール「Azure Machine Learning Studio(classic)」などを利用してみましょう。

機械学習やディープラーニングの知識も必要ですので、自分のペースでコツコツ勉強してみて下さい。