プログラミング初心者でも大丈夫!人工知能についてもう少し詳しく知る方法

「人工知能」っていう言葉をよく聞くけど、難しそうだな。
プログラミングができないと、学べないんでしょ?
大学で理系の勉強していないし、詳しく理解するのは大変そう。
こういった印象を持たれることの多い、「人工知能」関連のお話。
 
 
そもそも、ちまたにあふれる情報の多くの発信元が、優秀なエンジニアの方であったり、大学教授だったりするので、そういった印象を受けてしまうのは仕方ないことだと思います。
しかし最近では、最先端の研究をしている場合を除いて、博士号もエンジニアリングのバックグラウンドも要らないくらい、人工知能を科学的に理解するための資料やツールはそろっています
私も、実は「人工知能」について学び始めたのは、ブログを開設してから半年以上も後でした。

まずは「えいやっ」と人工知能関連の海に飛び込んでみてほしい

そんな思いで今回は、学部生の私が人工知能を科学的に理解するために何をしたのか、どんな方法なら簡単にはじめられるのか紹介したいと思います!

1. この記事の目標

この記事の目標は
本屋のIT・コンピューター関連書籍コーナーでよく平積みされている、
人工知能分野のディーブラーニングに関する本格的な入門書『ゼロから作るDeepLearning』シリーズの本を読み、掲載されているコードをプログラミング言語・Pythonで動かして、本の内容を理解すること
とします。
『ゼロから作るDeepLearning』の人気はエンジニアだけにとどまらず、知人のビジネスコンサルタントの方もかばんに忍ばせていました。
 
エンジニアではない方も人工知能をもう少し詳しく理解するのにぴったりなシリーズです。
先日『ゼロから作るDeepLearning ② 自然言語処理編』も発売されました。
わたしは、ブログ「AIに負けないわたしになる」を始める前から
「人工知能、気になるな〜」
と思っていました。
 
ラッキーなことに、ブログを始めてから学校生活でも人工知能に関わる授業やプロジェクトに関わらせていただく機会に恵まれて、春学期(4月〜7月)は知識とスキルの定着に時間をかけてきました。
『ゼロから作るDeepLearning』シリーズのコンテンツはわかりやすく、とても魅力的ですが、正直それまでに勉強してきたことがなければ理解できなかっただろうなという部分も多くありました。
そこで、『ゼロから作るDeepLearning』シリーズの内容を読めるようにレベルになるまでにどんな学習をしたのか、ぜひこれから学ばれる方に向けて共有させていただきたいと思います。
 
回り道もたくさんしたので、目的別おすすめ学習コースとして紹介します!

2. 目的別おすすめ学習コース

[最短で目標達成コース] → A. B.

『ゼロから作るDeepLearning①』の本に最短でたどり着くことを目的とされる方におすすめ!

[ビジネスと教育の視点も学びながら目的達成コース] → A. B. C.

『ゼロから作るDeepLearning①』の本にたどり着くための知識とスキルだけでなく、ビジネスや教育の視点からも人工知能について学ぶことを目的とされる方におすすめ!

[自然言語処理も学んで目的達成コース] → A. B. D.

『ゼロから作るDeepLearning①』と『ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編』の両方を読みたいという方におすすめ!

A. 日本ディープラーニング協会が推薦する教科書を読む [全コース共通]

日本ディープラーニング協会(JDLA)のG検(ジェネラリスト検定)を受けるかどうか考えましたが、知識の外的証明は必要なかったので、資格の取得はやめました。
 
そこで、検定の勉強のために推薦されている教科書だけ読みました。
 
書籍『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 』が特にわかりやすかったです。好評につき、この本のマンガでわかるシリーズも最近発売されたそうです!
 

B. Udemyの講座でプログラミングと理論を学習 [全コース共通]

Udemy(ユーデミー)は、アメリカ発のオンライン学習プラットフォームです。
 
講師にチャットで分からないところを聞くことができ、約5時間の動画コンテンツで本1冊程度のお値段¥1,200~1,700というコストパフォーマンスの高さも魅力です!

おすすめのUdemy 人工知能関連講座

Udemyでは、プログラミングだけではなく、TOEIC対策講座など様々な分野の講座が充実していますが、今回はわたしも受講した人工知能のおすすめ講座を紹介します。
お世辞ではなく、大学の講義より何倍もわかりやすかったです。
 
理論よりも体験、手を動かすことを重視したコースだったので、Pythonというプログラミング言語をはじめて使う人も講義の中で基礎から学ぶことができる思います。
わたしもこのコースで初めてPythonを書きましたが、人工知能とPythonの両方を効率よく学べたとても良い講座でした。
 
オンラインコースは講師の顔が見えないので、合うか合わないかの判断が難しいというデメリットがありますが、この講座は1回目の講義動画が無料で公開されており、講義内容の確認や講師の進め方のスピードを事前にしっかり確認できたので、安心して購入に踏み切ることができました。
「人工知能の一種の『機械学習』をビジネスに導入するためのサービスを行なっている、「キカガク」という株式会社の講座です。そのため、個人の講師よりも質は担保されます。
 
「参考書を閉じてしまった人が、参考書を閉じない力をつける」という宣伝文句の通り、『ゼロから作るDeepLearning』をこの講座を受けたおかげで開くことができました。
 
人工知能を理解する時にどうしても避けられない数学も中学レベルから復習してくれるので、数学に不安がある方にもおすすめできます。
 
中級編もあるので、また受講したいと思っています。


「Udemy」で講座一覧を見てみる

C. [ビジネスと教育の視点も学びながら目的達成コース]

「人工知能ブーム」にのって、いろいろな本が出版されていますが、中身のない、科学的には人工知能のことを何も理解せずに書かれた本も多いのが現状です。
書籍『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 』と同様に、日本ディープラーニング協会が推薦する教科書である『AI白書』が、ビジネス的観点からは一番信ぴょう性と汎用性が高いと思います。
 
教育の視点からは、ベストセラーの『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』が一番勉強になりました。
 
 
詳しくはこちらの記事もおすすめです!

D. [自然言語処理も学んで目的達成コース] 

自然言語処理のプロジェクトに大学で関わることになり、「自然言語処理って何?」というところから、周りの人に追いつくために1ヶ月間で10冊は「自然言語処理」に関する本を読みました。
 
学術的な本もありましたが、『自然言語処理の基本と技術』が一番最初に読んだ入門書で、非常にわかりやすく、理系文系や職種を問わず役に立つ1冊だと思います。
この本を読むことで、『ゼロから作るDeepLearning ② 自然言語処理編』を読み進められる知識の準備はできると思います。
 
もう少し学術的な理解の助けになったのは、以下の本です。

(番外編) データサイエンスについて学ぶ

データサイエンスと人工知能の関連性がわからなかったので、オンラインコースでビッグデータの入門編と学んでみる機会を持ちました。
 
Coursera(コーセラ)はUdemy(ユーデミー)と同じく、オンライン学習プラットフォームですが、日本語の講座はなく、字幕のあるコースも限られているので、Udemy(ユーデミー)の方がおすすめです。
 
 
Udemyにもビッグデータやデータサイエンスに関する講座は充実しているはずです!ぜひチェックしてみてください!
また、書籍『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』は、特に人工知能分野の機械学習・ディープラーニング・自然言語処理などを網羅的に扱っていて、日本ディープラーニング協会が推薦する教科書を読む前の入門書として重宝しました。

まとめ

学習コースに沿って勉強すれば、目的の達成には届かなくても、「人工知能気になるな〜」というレベルから、「一言で人工知能といっても、機械学習やディープラーニングなどいろいろあって、普及し始めているのは弱いAIと呼ばれる人工知能」という認識までは必ずたどり着きます。
メディアは何かと「AI」や「人工知能」と騒ぎ立てますし、これからさまざまな商品においても「人工知能」という言葉は必ずからんでくるでしょう。
 
そのときに、自分の身を守り正しい判断ができるくらいのリテラシーはつけておくべきではないでしょうか。
今は、オンラインのコースも格安で質の高いものが多く、本を1冊買うのと同じ値段で演習を経験することが可能です。
わたしが回り道をしながら開拓した学習法のうち、最短コースであれば、中古の本なども活用すれば予算1万円に収めることが十分可能です。
 
しかし、ネットのオンラインスクールでは高すぎる学費を要求するところも少なくありません。半年で60万というスクールをいくつも見ました。そういった教材が高額すぎることにも、今回の学習を通して気づいてもらえると思います
 
 
実体験を通して、わたしはプログラミングといってもWebページを作ることと人工知能関連で行う作業が全く異なるということを学びました。
 
そのため、「Webページやアプリ作成を体験して難しかった」という方も、視点を変えて人工知能関連のプログラミングに挑戦してみてはいかがでしょうか。新たな可能性が広がると思います。



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