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人工知能の作り方とAIプログラミングを学ぶ上でおすすめの本6選

人工知能の作り方とAIプログラミングを学ぶ上でおすすめの本6選

プログラミング学習

公開日 : 2019年08月02日 | [更新日] 2020年03月12日

近年、人工知能という言葉をよく耳にしませんか?

ソフトバンクが開発したペッパー君など、人工知能を短に感じることも多いでしょう。

こちらの記事にたどり着いたということは少なくとも人工知能に興味があるのでは?

そこで今回は、人工知能とはなんなのか、どうやって人工知能を作るのか、そして人工知能を学びたい方のためにおすすめのサイト・本・スクールをご紹介します。

人工知能とは

AI

人工知能とは

Wikipediaによると人工知能は、

「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」

もっと簡単に言うと「人間の脳の機能をコンピューターに行わせること」です。では、私たちの生活にどのような関わりがあるのでしょうか。

人工知能の活用例

人工知能の身近な活用例としては以下のようなものがあげられます。

・ルンバ
・ペッパー
・自動運転

ペッパーは言葉を発するので、人間らしさがあり、人工知能だとすぐ分かりますが、ルンバも人工知能の技術を利用しているんです。

ルンバは、内蔵センサーを使って障害物を避けながら掃除をすることが可能です。

部屋の間取りや家具の配置などをデータとして設定すると、同じ道を通ることなく、効率的に掃除を行うことができます。

さらに掃除終了後、自分自身で充電器のある位置まで戻ることができるんです。

ルンバがペットみたいだという声もありますが、それは人工知能を使っていて、自分で考えて動いているからでしょう。

人工知能の種類

AI・人工知能といっても実はいくつか種類があります。

大きく分けると人工知能は「機械学習」や「ディープラーニング」に分けられます。

厳密には目的や仕組みによって、多種多様な人工知能が存在していますが、最初は大きく2つあると思っていたので十分です。

まず「機械学習」をみていきます。

これはコンピューターが学習をする方法を指しています。

さらに分解すると、機械学習の中にも”教師あり学習”と”教師なし学習”の2つの方法があるんです。

前者の”教師あり学習”は、覚えて欲しいお題と解をセットにしてコンピューターに渡し、記憶させる学習法。

後者の”教師なし学習”は、お題だけを渡し、あとは関連する膨大なデータから算出できるようにコンピューターに指令をする学習法です。

次にディープラーニングをみていきます。

ディープラーニングを日本語にすると、「深層学習」。意味がわかるようでわからないですね。

こちらは、コンピューターが自ら、深く学ぶことが可能になったということです。

だからディープラーニングなんですね。

こちらの技術は、非常に難しいのではと長年言われてきました。

しかし第三次人工知能ブームで、この技術が脚光を浴びたため、今や人工知能といえばディープラーニングといってもいいでしょう。

ディープラーニングはデータを基に、その特徴を見つけ出し、認識・分類してくれるため、画像認識・音声認識の技術に応用されてきています。

社会人になってからの人工知能の学習は遅い?

社会人でもできる

人工知能の勉強は社会人でもはじめることは可能。

というより何であっても、いくつからでもチャレンジすることは可能です。

ですが、人工知能を使った仕事に転職をしたいと言う場合は、年齢が若ければ若いほど有利です。

また、社会人になると勉強に使える時間が少ないのでできれば学生時代にスキルを習得することをおすすめします。

本を読んで公式を勉強したり、サイトを使って勉強するなど、人工知能プログラミングのさわりを学んでみて、まずは自分には習得できるだけの根性があるのかを見極めてみるのがいいかもしれません。

人工知能の作り方と必要なスキル

機械学習をプログラム

こちらでは人工知能の作り方と必要なスキルを紹介します。

1.データ収集

機械学習を行うためにはデータが必要。AIの精度を高めるためには、膨大な量なデータが必要になります。

AIを作る上で、一番重要な作業です。

まず、AIを作る前に、データを収集できるかどうかを判断しましょう。

データを集められないという場合は、データセットを使うことをおすすめします。

データセットとは

コンピューターで処理されるデータのまとまり。 ふつう、属性によって分類されたり、ある目的で集められたりしたデータが記録されたファイル群を指す。

まずは、データセットを使って、AIを作ってみてもいいでしょう。

2.機械学習を使い学習済みモデルを構築

必要なデータが用意できたら、機械学習を利用してAIに学習させましょう。

AIモデルは、Pythonのライブラリを使って構築することがほとんどです。

おすすめのライブラリは後述します。

3.AIのモデルをサービスに導入

AIを実際に活用するには、そのモデルをサービスに組み込む必要があります。

AIを実際に活用する方法としては、Webアプリケーション、スマホアプリなどがあげられます。

AIを扱うために必要なスキル

AIを扱うために必要スキルには、通常のプログラミングを扱うためのスキルと比べて、高いスキルが必要です。

プログラミングスキル

当たり前といえば当たり前ですが、プログラミング能力が必要です。

先ほど紹介した、AIモデルを構築するためには、Pythonなどのプログラミングスキルが必須になります。

また、モデル構築のためのライブラリ・フレームワークを使いこなせないといけないので、まずはプログラミングスキルを習得しましょう。

AIに関する専門的な知識

AIの概念やAIの学習モデル、などAIに関する知識も必要です。

先ほどデータの収集が重要と述べましたが、どのデータを扱うのかといったことも非常に重要になります。

プログラミングスキルが身についたら、AIに関する専門的な知識を学びましょう。

数学・統計学の知識

実は、AIの技術は線形代数・統計学の知識を利用した技術なので、大学レベル数学・統計学の知識が必要です。

こちらもAIに関する専門的な知識と共に学びましょう。

人工知能・機械学習プログラミングにおすすめのサイト

機械学習

機械学習を用いた人工知能を実現するプログラムには、機械学習のプログラミングに適したPythonが用いられます。

Pythonの文法は、一般的に使われるプログラム言語と大差なく、むしろ簡単。

そのため、本やWeb上の学習サイトで学ぶことが可能です。

こちらでは、人工知能・機械学習プログラミングにおすすめのサイトを紹介します。

Progate

 

まずはProgateで、Pythonのさわりを勉強してみましょう。Progateは、エディターなしでプログラミングをすることができます。ブラウザだけでなく、スマホでも利用できるので社会人など忙しい方でもスキマ時間を使って勉強することができるのでおすすめです!

ドットインストール

ドットインストールは講座1本約3分でまとめられた動画型のオンライン学習サービスです。こちらも、Pythonの基礎を学ぶことができます。無料で利用できるので、自分に合っているのか試してみるのもいいでしょう。

Aidemy

人工知能に特化したオンライン学習サービス。

機械学習やディープラーニングといった内容を実際にコードを書きながら学習することができます。

Paiza

Paizaはオンライン上で動画を見ながら学習することができるサービス。

人工知能だけでなく、その他の言語も学習可能。転職サービスもあるので、学習した後に活用することができます。

松尾研究室 Deep Learning基礎講座演習

こちらは東京大学の松尾豊先生が主催している、松尾研究室が公開しているサイトです。

教材をダウンロードして、解説を読みながら深層学習を理解することができます。

松尾豊教授のTwitterはこちらから

松尾豊先生は、日本ディープラーニング協会の理事長であり、人工知能の第一人者です。

ディープラーニングについて深く知りたい、本気で学びたいという方はぜひ読んでみてください。

人工知能・機械学習プログラミングにおすすめ本

本で学ぶ

Pythonは、人工知能の流行で注目されたことで、文法を解説した入門本も多数出版されています。

さらに、Pythonを使った機械学習の入門書も良書が多いので、こういった本で人工知能のプログラミング方法を学ぶのもいいでしょう。
そこで、こちらでは人工知能・機械学習プログラミングにおすすめ本を紹介します。

ITエンジニアのための機械学習理論入門

今使われている人工知能システムは、機械学習の理論を活用しています。

そして、この機械学習とは、統計学などの数学的な手法で、自動的に膨大なデータから特徴をつかみ、それを法則化する方法です。

なお、膨大なデータから特徴をつかむ方法は、一つではありません。人工知能をプログラミングするためには、幾つかの手法を試してみて、最も良い方法を選ぶことも重要です。

そして、そのためには機械学習に使われるアルゴリズムを理解していなければなりません。

この本は、これから機械学習に取り組むプログラマー向けに、機械学習に使われる理論を解りやすく解説しています。

データサイエンスのための統計学入門

データサイエンスのための統計学入門

オライリーの専門書は、元々アメリカの専門家が書いているので書かれた内容はレベルが高いものの、翻訳のためか難しい表現が多く読みにくいのが特徴です。本書も、そういったオライリーの専門書らしい一冊です。

内容はタイトル通り統計学の解説がメインですが、機械学習で使われることを前提に書かれているので、機械学習のプログラミングの参考書としても最適。

なお、機械学習を用いた人工知能では、データの分類、分析、モデル化、予測といった統計学の手法が欠かせません。

この本では、そういった統計学の基礎と、機械学習への応用方法を解説しています。

ゼロから作るDeep Learning

ゼロから作るDeep Learning

本書は、ディープラーニングや機械学習に関心を持つ多くの方が読んでいる人気の本です。

そして、その内容は、プログラム言語Pythonを用いてプログラミングしながら学べるように作られていることから、プログラマー向けの入門書とも言えます。

なお、ディープラーニングとは、人の神経の働き、すなわちニューラルネットワークを使った機械学習による人工知能を実現する方法です。

この本では、そういったディープラーニングを、プログラムを読みながら学べるように作られています。

Pytonではじめる機械学習

Pytonではじめる機械学習

本書は、機械学習プログラミングで使われることの多いオープンソースのライブラリ「Scikit-learn」を使った機械学習の入門書です。

なお、「Scikit-learn」はプログラム言語Python向けのライブラリであり、本書ではPythonのソースコードを示して、その使い方を解説しています。

ただし、入門書と言っても機械学習の基礎から解説しているのではなく、「Scikit-learn」の使い方を、具体的に紹介した実務的な内容が欠かれています。

そのため、既に機械学習による人工知能の基礎を学んだ方が、より実践的な考え方を学ぶのに適した本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

PythonとKerasによるディープラーニング

先程紹介した「ゼロから作るDeep Learning」は、プログラムのソースコードを用いて解説した本でしたが、本書はディープラーニングのチュートリアルをやりたいと考えている方向けの本。

なお、タイトルにもあるKerasとは、ニューラルネットワークをプログラムから利用するためのライブラリです。

プログラム言語Pythonで書かれており、ニューラルネットワークを用いた人工知能では、必ずといっていいほど使われています。

なお、既に機械学習の基礎知識を身に付けた方向けにかかれているので、本書を読み進める前に、機械学習の基礎を学んだ後からチャレンジしてみてください。

[第2版]Python 機械学習プログラミング

プログラム言語Pythonを使った機械学習による人工知能の実装方法や理論を、体系的に学べる良書です。

なお、Pythonを用いて機械学習のシステムを構築するには、そのためのライブラリが欠かせません。

この本では、そういったライブラリの活用方法や、ディープラーニングのライブラリを活用する手法まで解説しています。

ただし、この本も、専門用語が多用されているなど、機械学習の基礎を学んでいないと読み進めません。

本気で機械学習に取り組もうと考えているプログラマーにおすすめの本です。

 

人工知能・機械学習プログラミングにおすすめのライブラリ

書籍やオンラインで人工知能を学んだあとは、ディープラーニングのライブラリを活用して、簡単に人工知能を作ってみましょう。

無料で利用できますし、チュートリアルもあるので初学者でも、安心して学習を後押ししてくれるはずです。

Keras

迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されており、Pythonで書かれた、高水準のニューラルネットワークライブラリです。

pandas

データの解析を支援するための機能を提供しており、こちらもPythonで書かれております。Python単体で、データを処理するよりも高速で処理することができます。

人工知能・機械学習を習得するのにおすすめのスクール

人工知能・機械学習を習得するのにおすすめのスクールは、AIジョブカレです!

AIジョブカレは、AI(人工知能)活用に必要なプログラミング(Python)をはじめ、データの前処理やアルゴリズム、パラメーターチューニングなどを経験豊富な現役AIエンジニア・データサイエンティストから体系的に学べるAI技術専門の教育講座です。

AIジョブカレなら知識だけでなく、実務で使えるスキルが身につきますし、未経験でも可能な求人を紹介をしてくれます。

米国で統計を学び外資で経験を積んだ方や、国内大手上場企業等で豊富な実務経験のあるスペシャリスト達による集中講義を受けられるので、クオリティに関しては間違いありません。

さらに、授業内容に満足できなかった場合は、初回講座から1週間まで全額返金など安心してサービスを受けられることもおすすめの点。

AIをプログラミングスクールで学びたい方はぜひジョブカレに通ってみてください!

まとめ

ネットワーク

人工知能についてみていきましたがいかがでしたか?少しでも人工知能について理解することができたでしょうか。

まずは、本やサイトを利用して人工知能を作ってみてください!

もし、難しいと感じたのならば、プログラミングスクールに通ってプロから教えて貰えばいいのです。

プログラミングはもともと難しいものなので、戸惑うことは当たり前です。

あまり気負わず、ゲーム感覚で、遊び感覚で学んでいきましょう!

WRITER

学生時代にインドの人材紹介会社にジョインし、新規メディアの立ち上げに従事。日本に帰国後、インターンとしてインバウンド向けサービスを展開するINDIE.incにジョイン、サービスオペレーションを担当。大学卒業後、新卒で大手IT企業に入社し、WEBディレクター業務に従事。その後ケニアにて独立。帰国後はOYO LIFEの日本立ち上げに参画。独特なイラストと共にハンドメイドピアスを販売中。インスタでmAki_earringsと調べてくれる人は神。

オススメの
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AI・人工知能

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HTML/CSS/jQuery

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