【初心者必見】AI（人工知能）分野への完全入門ガイド

この記事では、初心者の方に向け、AIの入門方法を解説します。

Step1. AI分野に入門しよう

この章では、AI分野に初めて入門する人向けに、勉強方法をまとめました。

AI分野の全体像を知ろう

まずは何を置いても全体像の把握が必要です。AIという一般受けするキーワードはあまりに広い研究分野を指します。

「あなたが知りたい・入門したいAIの分野はなんですか？」こう聞かれた時に答えられるのなら、次のセクション「気になる技術を習得するための最短経路を知ろう」へ進んでください。

答えられなかったあなた。

まずはAIとはどんなものなのか、AIの研究領域にはどんな物があるのか、を知る必要がありますね。人工知能学会が一般の人向けに公開してくださっている、「What’s AI」というページがありますので、これを読んでみましょう！

→ What’s AI

「人工知能ってなんだろう？」「どんな研究分野があるの？」のような疑問は、このリンクを読むことでまずは解決すると思います。

気になる技術を習得するための最短経路を知ろう

AI分野がどんなものだか分かっていて、どんな事がやりたいのかが定まっているあなた。あるいは決まった「やりたいこと」は無いけど、全体的に勉強してみたいあなた。

目標に向かって進める最短経路を考えていきましょう。最初に書いてしまいますが、学習の大きな流れは以下の通りです。

このようにAIの勉強をするにあたって、まずはプログラミングが絶対に必要になります。以下にAIプログラミングに適したプログラミング言語についてまとめた記事を作成しましたので、こちらをご覧になって下さい。

AI（人工知能）開発に適したプログラミング言語おすすめ8選

更新日：2024年11月5日

ところで、私達はそのプログラミング言語のプロフェッショナルになりたいのではなく、AIを使うためにプログラミング言語を覚えたいのでしたよね？

AIと銘打っていますが、ここではDeep Learningや機械学習と呼ばれる分野に注目していると考えてください。AI技術を手軽に試すためには、その言語で「AI関連のライブラリ」がたくさん公開されていると嬉しいです。

ライブラリとは有志が作ったプログラムがまとまって配布されているものです。この条件でおすすめできるのは、ですが、現在強い人気があるという面からPythonを特にオススメします。

「その分野のライブラリがたくさん公開されているプログラミング言語を使うこと」はスキル習得の近道です。

AI入門に必要な教材を知ろう

さて、AIの入門に必要な教材については、「AIの勉強を始めたい！AI独習のためのコンテンツまとめ！」という記事でまとめました。

初心者が独学でAIを勉強する7STEP！おすすめ学習方法も紹介

更新日：2024年11月5日

こちらの記事を参考に、自分に適した教材・勉強方法を見つけてください。

なお、AIエンジニアへの転職や作業の効率化などを見据え、スキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートしてもらえます。また、AIツールとプログラミングを掛け合わせた作業の効率化スキルも習得可能。

「受講生の学習完了率98%」「累計受講者数4万5,000名以上」という実績からも、侍エンジニアなら未経験からでも挫折なく作業の効率化を実現できますよ。

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Step2. 入門書のその先へ

この章では、

くらいの人向けの勉強方法についてまとめました。

応用先に合わせた専門書を選ぼう

AI、特にここでは機械学習（や、深層学習）について話します。

機械学習の分野はその応用先によって、様々な特化した手法があります。その全てを一度に学習するのは簡単ではありません。そのため、このレベルまで到達したら、その分野に特化した専門書を元に勉強する事をオススメします。

このレベルの人にオススメしたいのが、「機械学習プロフェッショナルシリーズ」という参考書のシリーズです。

深層学習による自然言語処理

例えば自然言語処理。

音声認識

例えば音声認識。

など、様々な応用先に特化した本が揃っています。私も全てを読んだわけではありませんが、丁寧に仕組みが解説されているので、入門の次の一歩としてオススメです。

ただし、これらの本は多くの場合サンプルコードを使った解説はないので、自分で仕組みを理解して試していく、といったことが必要になります。

更に先へ行くための数学

入門書の次に読んだ本が難しい、と思った人。

と感じるようになってきているかも知れません。ちょっと回り道をして機械学習に必要な数学を勉強してみましょう。

線形代数

古典的な機械学習手法に必要な数学的な知識をつけるためにも、まずは「線形代数」を勉強しましょう。結構分厚い本ですが、解説が丁寧でテンポが良いので、飽きること無く勉強できると思います。

基礎がしっかりしていると機械学習の理解も深まるので、必要だと感じたら素直に読んでみると幸せになれると思いますよ。

確率統計

この本も先ほど紹介した『プログラミングのための線形代数 』と同じ著者のものです。最近流行りの統計的機械学習を理解するためにも、まずはこの分野の基礎知識をつけましょう。

本自体は線形代数の本と同様に分厚いですが、レベルとしては高校生でも分かる内容からスタートしています。AI分野に限らず、これら二冊はプログラミングをしていて「何故こうなるのか？」と思う事を解決してくれるヒントが沢山散りばめられていますので、読み終わった頃にはまた違った見方でプログラムを見れるようになると思いますよ。

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AIのための数学

また、この二冊よりももっと手軽に、AIに関係した数学を勉強したい…！でも数学は苦手… という人には、以下の本をおすすめします。

この本は上の二冊よりも更に初心者向けです。「学校の数学の授業で挫折してしまった…」という人でも、読み進めることができると思いますよ！

Step3. 最新技術に触れてみよう

国内学会の予稿を読んでみよう

人工知能や機械学習の論文の多くは英語で書かれています。

「英語はちょっと…」と苦手意識がある人も多いですよね。国内でも人工知能学会を始めとしたAI系の研究を発表する場がたくさんあります。

これらの投稿された論文のいくつかはWeb上で閲覧できます。大学生や大学院生、大学の先生などの研究を読んで、それを再現してみたりトレンドを把握したりといった事をやってみましょう。

日本語で書いてある、というだけでもかなりハードルは低くなっています。

また、機械学習関係の論文であれば、TensorflowやChainerで書かれたプログラムが、Githubなどに公開されていることもしばしば。「ちょっと厳しいかな…」なんて考えずに、最新の研究を追っかけてみるのは絶対楽しいはずです！

githubやブログを使いこなそう

勉強中に作ったコードや学んだ理論は、積極的に外部に公開する事をオススメします。

例えば書き溜めたコードはGithubなどのサービスで管理しておけば、自分の勉強の進捗が一目瞭然です。

また、ブログにそのコードの解説や理解した事をまとめておけば、後々ど忘れしてしまってもGoogle検索するだけで自分の勉強記録が出てくるので、未来の自分のためにも情報を発信するようにしておくといいでしょう。

新しい技術をブログで紹介する、実装したプログラミングを公開するなどでスキルアップを続けていきましょう。

挫折なくAIの開発スキルを習得するなら

ここまで、AI分野への入門方法を3つのステップにわけながら解説しました。そしてその中で、Pythonといったプログラミング言語の習得が必須ということも理解できたかと思います。

ただ、なかには

と不安な人もいますよね。

実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアへの転職や副業での収入獲得に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、AIエンジニアへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、AIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。

公式サイトで詳細を見る

まとめ

いかがでしたか？

今回はAI分野の入門方法をステップ形式でまとめてみました。最後にもう一度ステップをおさらいしておきましょう。

といった流れになりますね。まずは入門して勉強を始める事が大事です！AIは日進月歩の面白い分野なので、仕事だけでなく趣味としてもオススメです。