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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

更新: 2021.02.16

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プログラミングを仕事にして収入を上げる方法

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。

また、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・本も紹介していますので、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。

この記事の目次

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。

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【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。

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。

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。

AIプログラミングが無料で学習できるWebサービス

AIプログラミングを学べるサービスは多岐に渡り、無料で基礎知識を身につけられるものも多いです。

そこで本章では、無料で学習できる10のWebサービスを紹介します。

アイデミー(Aidemy)

出典元:Aidemy

  • ブラウザ上でコーディングしながらAIプログラミングを学べる
  • 図やイラストを用いた初心者に優しいカリキュラム

アイデミー(Aidemy)」は、AI学習に特化した学習サービスで、無料講座にて基礎知識を学べます。

現場で通用するスキルを習得する場合は、プレミアムプランで本格的に学ぶのもおすすめです。

AI Academy

出典元:AI Academy

  • AIプログラミングの基礎からWebアプリの作成まで学べる
  • 業界でもトップレベルの豊富なコンテンツ

AI Academy」は、PythonやAIを実践的に学べるとして人気の高い学習サービスです。

無料プランは、90以上のテキストでプログラミングの基礎を学べます。

Paizaラーニング

出典元:Paizaラーニング

  • ブラウザ上でプログラミングを実行できる学習サービス
  • 就職・転職サービスと連携しており、エンジニアを目指せるチャンスがある

Paizaラーニング」は、1本あたり3分の動画と練習問題でプログラミングを学べる学習サービスです。

AIプログラミングはもちろん、他のさまざまなプログラミング言語もカバーしています。

KIKAGAKU

出典元:KIKAGAKU

  • データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの基礎などを無料で学べる
  • 初心者でも分かるように図を多用しており、直感的に理解できる工夫がなされている

KIKAGAKU」は、初心者でも挫折しないでAI技術を最短距離で学べる無料学習サイトです。

Chainer

出典元:Chainer

  • 数学やPythonの基礎から、機械学習やディープラーニングの基礎までを網羅している
  • ロードマップに沿って学習するため、「何から学ぶべきか分からない」を解決できる

Chainer」は、ディープラーニング入門におすすめの無料学習サイトです。

フレームワークを使う前に前提となる知識を学習できるため、途中で専門用語に悩まされることもありません。

JMOOC

出典元:JMOOC

  • オンラインの大学講座で、修了条件を満たすと修了証が授与される
  • さまざまな大学や企業の無料講座を受講できる

JMOOC」は、オンラインで公開された無料の大学講座を受講できるMOOCという学習サービスの日本版です。

AIプログラミングだけでなく、ビジネスやデザインなどのさまざまなスキルを学べるプラットフォームです。

Grow with Google

出典元:Grow with Google

  • AI、デジタルマーケティング、スタートアップビジネスなどの、感度の高いスキルを学べる
  • 個人向け、デベロッパー向けなどの5つのカテゴリーと、30以上のプログラムが用意されている

Grow with Google」は、Googleが2019年4月に開始した無料のデジタルスキルトレーニングサービス。

Googleのノウハウを無料で学べるとして、学生から社会人まで人気の高いサービスです。

Google AI

出典元:Google AI

  • 初心者から上級者まで、あらゆるAIエンジニアのスキルを向上させる情報やコースを提供する学習サービス

Google AI」は、AIプログラミングの基礎からビジネスでの活用術など、Google社が提供するAI技術をまとめた英語の無料学習プラットフォームです。

Amazon Machine Learning University

出典元:Amazon Machine Learning University

  • AI、機械学種、ディープラーニングを無料で学習できるAmazonのeラーニングサービス

Amazon Machine Learning University」は、計50時間以上、65を超える機械学習トレーニング ができるAmazonが提供する学習サービスです。

4種類の学習コースがあり、ご自身の使用目的に合わせたカリキュラムを選択して学習を開始できます。

codexa

出典元:codexa

  • 毎日1400人以上のエンジニアが利用する、エンジニア向け機械学習サービス
  • 基礎知識のコースは基本無料で利用でき、実践的なコースは有料となる

codexa」は、AIプログラミング の自己学習をサポートする、エンジニア向けの機械学習サービスです。

実践的なコースは有料となるものの、必要最低限のコストで機械学習を学べるのが魅力です。

AIプログラミングの学習におすすめの本

続いて、AIプログラミングの学習におすすめの本を7つ紹介します。

いちばんやさしいPythonの教本 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで

こちらは、「初めてでも挫折しない」をコンセプトに、会話botを作りながら学べるAIプログラミングの入門書です。

Pythonの学習本としても人気が高く、初心者でも1〜2日程度でAIを使ったアプリが作れる構成となっています。

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

こちらは、コンピュータ関連の技術書で有名なオライリー・ジャパンが出版している、ディープラーニングの入門書。

既存のフレームワークになるべく頼らず、とにかく基礎を徹底的に学べることから、AIプログラミング初心者に優しい良著です。

退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

こちらは、Pythonを活用した自動化処理に焦点を当てた人気のAIプログラミング学習本です。

表計算ソフトを使ったデスクワークなどをプログラミングを用いて自動化するテクニックが分かるため、仕事の生産性や効率性を上げたい非エンジニアの方にもおすすめ。

すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

こちらは、実際にサンプルプログラムを利用しながら、実践的にPythonプログラミングを学べる本。

AIで美味しいワインを判定するプログラムや手書き数字を判定するプログラムなど、具体例を用いて学習できるとして、評価が高い一冊です。

機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする

こちらは、タイトルの通り機械学習エンジニアになりたい方向けの本です。

仕事編と実務編のパートに分かれており、仕事編では機械学習エンジニアの仕事内容や採用されるための履歴の書き方などを紹介し、実務編ではAI技術や実務ノウハウを紹介しています。

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

こちらは、機械学習の考え方とPythonの実装方法をまとめたAIプログラミング学習本です。

初心者には難しい内容も含まれているため、機械学習の基礎を学習した後に本著でさらに理解を深めるのがおすすめ。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

こちらは、会話形式を採用した機械学習における数学の基礎を学ぶのにおすすめな学習本です。

AIプログラミングを始める前の、数学の学び直しに最適な本といえるでしょう。

AIプログラミングの独学が難しければスクールに通おう

AIプログラミングの独学にチャレンジして難しいと感じたら、プログラミングスクールに通うという選択肢もあります。

不明点をすぐに解決できるメンターの存在や専用のカリキュラムが用意されているので、独学よりも効率的に学べるでしょう。

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この記事を書いた人

ダイスケ@
元ITエンジニアの会社員です。得意ジャンルは、ビジネス, スポーツ, エンタメ系。個人ブログでSEOライティングも行っています。運動不足で体ダルダルなので、2021年はマラソンに挑戦。

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