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AIプログラミング入門の5つのステップ Pythonや数学など学ぶべきことを解説

作成: 2020.09.17 更新: 2020.09.16

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プログラミングの中でも、先端技術として名高いAIを活用したAIプログラミングに興味を抱く方は多いと思います。

そこで今回は、初心者の方に向けてAIプログラミング入門のステップや学ぶべきことについて解説します。

AIプログラミングに興味のある初心者の方は、ぜひ最後までご覧ください。

プログラミングでAIを開発するには

AIプログラミング入門を始める前に、まずおさえておきたい重要事項は、以下の2つです。

  • AIでできることとは何か知ろう
  • AI開発で人気が高いプログラミング言語「Python」を学ぼう

上記の概要について、本章で解説します。

AIでできることとは何か知ろう

AI(Artificial Intelligence:人工知能)とは、機械学習やディープラーニング(深層学習)といった、人間が作る人間の知能に近い技術群を表す言葉です。

身近なAIの活用例としては、iPhoneに搭載されている「Siri」やAmazonの「Alexa」などの音声アシスタント機能が挙げられます。

また、AIでできることはレベル1〜4で分類され、レベル4になると対応パターンと学習に使うルールをAI自らが獲得できます。

AI技術に関する詳しい中身については、関連記事でまとめておりますので、合わせてご覧ください。

AI開発で人気が高いプログラミング言語「Python」を学ぼう

AI開発のプログラミング言語はPythonが定番。Pythonは、AI開発に便利なライブラリやツールが多いのが特徴のプログラミング言語です。

また、C言語やJavaなどのプログラミング言語と比較して、可読性が高く学習コストが低いのも魅力。

Pythonは、AI開発で必須となる技術ですから、独学やプログラミングスクールなど、ご自身に合う方法で学習しましょう。

【初心者向け】AIプログラミング入門の6つのステップ

プログラミングでAIを開発するには、AIができることとPythonを学ぶことが必要です。

これを踏まえて本章では、初心者向けのAIプログラミング入門における6つのステップを解説します。

AIでできることを参考に目的や解決したい課題を決める

最初のステップは、「AIでできることを参考に目的や解決したい課題を決める」です。

つまり、AIプログラミングを通して何がしたいのかという目的を決めなければなりません。

これを行わないと、ゴールのないマラソンを走っているのと同じ状態となり、挫折する可能性が極めて高くなります。

目的や課題が見つかれば、具体的な行動につながり、学習のモチベーションも維持できますから、必ず設定しましょう。

Pythonの基礎を身に付ける

2つ目のステップは、「Pythonの基礎を身に付ける」です。

プログラミング学習の基本は「習うより慣れろ」であり、実際にコーディングしながらスキルを身に付けるべきです。

具体的には、Pythonを学べるWebサイトや教本で、サンプルコードをパソコンに入力して動作を確認したり、お金に余裕があればプログラミングスクールで学ぶのがよいでしょう。

ちなみに、こちらの記事「AIプログラミングにおすすめの無料学習サイト・スクール・本を紹介」にて、Pythonを学べるサービスを紹介しておりますので、合わせてご覧ください。

数学・統計の知識を学ぶ

3つ目のステップは、「数学・統計の知識を学ぶ」です。

AIプログラミングでは、数学や統計学の基礎知識も必要であり、高校で習うレベルの数学の知識があればよいとされています。

具体的には、以下のような知識が必要です。

  • 微分・積分
  • 線形代数
  • 確率・統計

これらの知識は、高校の教科書はもちろん、Udemyの動画講座を活用して学習するのもおすすめ。

AIプログラミングについて学ぶ

4つ目のステップは、「Pythonや数学の知識をベースに、AIプログラミングについて学ぶ」です。

初心者がAIプログラミングを学ぶ際は、目的や課題に沿ったフレームワークやライブラリなどを活用すると効率的でしょう。

また、AIプログラミングにおいて重要なポイントが、「機械学習(Machine Learning)」です。

機械学習とは、膨大なデータから特徴を分析して機械自らがデータを予測・分類できる技術で、自動運転技術や顔認識システムなどで活用されています。

アプリや分析を行ってオリジナルのプログラムを開発する

5つ目のステップは、「アプリや分析を行ってオリジナルのプログラムを開発する」です。

完成度の高いサービスを作るのは初心者には厳しいですから、まずは「やり切る」ことを意識してみてください。

完成後は、AIプログラミングに詳しい知人やエンジニアにレビューをもらうのがおすすめ。

あるいは、GitHubなどのオープンソースに公開したり、技術ブログやSNSで発信するのもよいでしょう。

さらに上を目指すならKaggleなどのコンペに参加しよう

6つ目のステップは、「AIプログラミングのコンペに参加する」です。

AIプログラミング初心者を脱出してさらに高みを目指したいなら、コンペに参加するのもおすすめ。

例えば、Kaggle(カグル)は世界中のプログラマーが集まるコミュニティで、政府や企業がコンペ形式で課題を出し、課題に見合う成果を出したエンジニアには賞金が与えられます。

コンペやコミュニティを通して最新技術をキャッチアップしていけば、AIエンジニアの道も見えてくるでしょう。

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AIがプログラミングに与える影響について

テクノロジーの進歩で、データ収集や単純な作業はAIに置き換えられます。

これにより、AIは将来的な仕事や日常生活に大きな影響をもたらすでしょう。

そこで本章では、AIがプログラミングに与える影響について考察します。

AIによってプログラマーの仕事はなくなる?

結論から言うと、AIによってプログラマーの仕事がなくなる可能性は0ではありません。

AIの台頭により、2045年にはAIの能力が人類の能力を超える「シンギュラリティ(Singularity:技術的特異点)」を迎えるといわれています。

事実、現在はコーディングを自動化するサービスがリリースされており、簡単なWebサイトやアプリであればプログラマーの手を借りずとも作成できる時代です。

そのため、設計書通りのコーディングを行うだけのプログラマーは、今後は淘汰されるかもしれません。

ただし、「課題の解決のためにプログラミングを活用できる」「AIでは代替できない高いスキルを持っている」といったITエンジニアは、AIによって仕事を失う可能性は低いです。

むしろ、そのような優秀なエンジニアは、AIに生産性の低い仕事を任せて生産性の高い仕事に注力することで、今まで以上に需要が高まることも考えられます。

プログラムの開発には人の判断がまだ必要

簡単なアプリやWebサイトは、すでにAIで代替できる時代だと説明しました。

しかし、クライアントが求める複雑な業務システムの開発においては、人間の手が必要です。

実際、開発現場ではクライアントの要望を吸い上げたり、開発チーム間でのコミュニケーションを通してプロジェクトが進みます。

そのため、論理的思考やクリエイティブな判断が必要なことに関わるプログラマーやシステムエンジニアは、活躍の幅が広まるのではないかと考えられます。

AI開発を行うAIエンジニアの需要は今後も高まる

GitHubの『The State of the Octoverse』を参照すると、2019年にPythonのリポジトリ投稿者数がJavaを抜いて2位にランクインしました。

このことから、AIプログラミングの注目度が上昇していると分かります。

AIによりプログラミングが代替される仕事は少なからずあります。

もしも、仕事がなくなることを不安に感じるならば、AIを活用するために欠かせないAIエンジニアを目指すのもありでしょう。

AIが普及すればするほど、その価値も高まっていきます。

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この記事を書いた人

ダイスケ@
ビジネス, スポーツ, エンタメ関連のライティングを得意とする、元ITエンジニアです。好きなものはコーヒー,ブログ,海外サッカー,映画観賞。最近は、グザヴィエ・ドランの作品にはまっています。