【初心者向け】Pythonで人工知能(AI)開発を独学！｜機械学習プログラミングスキルを身に着けるおすすめ学習方法

2022年8月27日

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こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！

サマリー

近年人気プログラミング言語ランキングで常に上位をキープする「Python」について、その理由の1つに「人工知能開発ができること」が挙げられます。本記事では「Pythonプログラミングを通じてAI開発を行うためのおすすめ独学方法」を徹底解説します。

冒頭では「人工知能の概要・Pythonプログラミングで考慮すべき学習ポイント」に触れ、後半で「おすすめ独学方法」について解説していきます。

人工知能(AI)とは

AI(Artificial Intelligence)とは「人工知能」と日本語で呼ばれます。人工知能の定義は、学術論文や業界によって曖昧ですが、「ヒトと同じような知的処理を行うことができる技術」としばし定義されます。

AI開発によって実現できること

AIの特徴は「大量のデータを学習できること」であり、一番のメリットは「学習した内容をもとに目的に応じたアウトプットが得られること」です。AIを通じてアウトプットできることは下記になります。

分類：あるデータがどのカテゴリに属するのか分類すること
回帰：株価等の連続値が今後どのように推移するか予測すること
構造化：あるデータ群の規則性を見分けてグループ分けすること

上記のような特徴を有したAIを我々が日頃から使っているアプリケーションに取り入れることで、多大な効果を発揮できるようになります。例えば、身近な事例としてAIは下記で応用されています。

画像認識・物体検出

音声認識・自然言語処理

Pythonとは

Pythonは1991年に開発されたオープンソースで運用されているスクリプト言語です。近年人気の高い分野であるAI開発をはじめ、業務効率化・自動化（RPA）用途やアプリケーション開発に至るまで様々な用途で利用できる言語となっております。

さまざまな用途のプログラムを作成できる汎用性があること、初心者にも分かりやすいプログラム記述形式であることから、近年最も人気の高いプログラミング言語の1つと言えます。

Pythonを使ってできること

Pythonでできることとして上図が該当します。こうやってみるとPythonは何でもでき、非常にポテンシャルのある言語だと分かりますね。

今回は「データサイエンスの人工知能・AI」分野に特化しお話を進めていきます。

その他にPythonで何ができるか網羅的に知りたい方はこちらの記事をご覧ください。

PythonでAI開発を行うにあたり考慮すべきポイント

Pythonプログラミングの特徴として、Pythonで動くパッケージとして用意された「ライブラリ」を呼び出してコーディングしていくのが特徴的です。これはPythonプログラミング全てで共通です。つまり、PythonでAIを開発できるようになるには、AI開発用ライブラリを理解することが学習のポイントになるわけです。

いきなりAIプログラミング学習に入るのではなく、事前にどのようなライブラリがAI開発で必要かを把握した上で学習教材を選べると、AI開発に必要な全体スキルとご自身の位置関係を常に把握しながら勉強できるようになるため、学習効率も飛躍的にアップできるはずです。

【参考】Pythonライブラリとは

Pythonプログラミングは、一般的に機能別パッケージとして用意されたライブラリを呼び出してコードを書く手順になります。PythonにはAI開発用のライブラリが豊富に揃っていることもあり、近年AI開発の主要言語として位置づけられています。

人工知能開発で使われるPythonライブラリを理解する

上図を見てみましょう。Pythonで人工知能開発を行う際、「データの準備」「データの前処理」「データの可視化」「機械学習・ディープラーニングモデルの構築」という順で開発工程を進めていくことになります。それぞれの工程では下記のようなプログラミングスキルが求められており、加えてよく用いるPythonのライブラリは下記になります。

スクロールできます

AI開発工程	求められるプログラミングスキル	用いるPythonライブラリ例
データの準備	Pythonの開発環境上にAIが学習するためのデータを準備できること。	–
データの前処理	AIの学習に最適なデータ形式に変換できる処理が行えること。	Numpy, Pandas(科学計算) OpenCV, Pillow(画像処理) mecab, janome(自然言語処理)
データの可視化	AIの学習データ選択のためのデータ分析・グラフ可視化ができること。	matplotlib seaborn
AI(機械学習・ディープラーニング)のモデル開発	AI（機械学習・ディープラーニング)モデルを作成できること。	scikit-learn TensorFlow Keras PyTorch

このようにAI開発では多数の工程を経験する必要があります。そのため、AI開発におけるどの工程のプログラミングスキルを身に付けたいのか明確化した上で、必要なライブラリを確認し、学習していくことが効率的と言えるのです。

AI開発特化のPythonプログラミング・おすすめ学習方法

それではここから「Pythonプログラミングを通じてAI開発を行うためのおすすめ独学方法」を解説していきます。独学での学習方法として大切なポイントは下記です。

独学であるため、何よりもお金をかけずに学習できること
AI開発におけるプログラミング学習は「体系的に学習できるか」が非常に重要
プログラミング学習特有の途中挫折を回避し、モチベーションを高めながら学習できること

上記に当てはまる学習方法として、今回は「動画学習」「オンライン学習サイトでの学習」をピックアップしました。この2つの中でも特に学習効率の高い方法を厳選して紹介していきます。

【動画編】AI開発・Pythonおすすめ学習方法4選

動画でPythonプログラミングスキルを向上したい方には「YouTube」か「Udemy」がおすすめです。YouTubeはご存知の通り世界最大の動画配信サービスですね。Pythonプログラミングに関する多くの動画もアップロードされています。

一方で、AI開発における学習の場合、前述した通り学習工程が沢山あるため、いかに体系的に学習できるかがポイントになってきます。途中挫折を回避し、モチベーション高く学習するためです。YouTubeの場合、AIの開発工程・プログラミング方法を体系的に学びずらいというデメリットがあります。

学習したい内容を体系的に学習するのであれば、Udemyのような教育動画配信プラットフォームを活用するのがおすすめです。そのため学習方法「動画編」ではUdemy教材に絞り、筆者が厳選したおすすめ教材をご紹介します！

Udemyの特徴

公式HP：https://www.udemy.com

特徴

米国シリコンバレー発祥、世界最大級のオンライン学習プラットフォーム
Python関連講座も数多く用意されている(Pythonだけで約1000件以上)
最新講座が日々アップデートされるため、技術進化が著しい人工知能・AI系やビッグデータの最新情報を取り入れることができる

以下AI開発に特化したおすすめ教材をご紹介していきます。キーワードとしては「データサイエンティスト」と検索すると優良教材が多数確認できるでしょう。以下厳選したおすすめ教材4選です！

【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

教材の特徴

全世界で130万人以上受講した365careersによって公開されている日本語版の実績ある教材。
AI開発に向けた一連の流れを体系的に学習できる。人工知能特化のPythonライブラリの解説も丁寧。
データサイエンティストを目指す方にはもちろん、AIエンジニアを目指す方にもおすすめ。

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【世界で74万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装！機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう

教材の特徴

全世界で130万人以上受講したMachine Learning A-Zの日本語版の実績あるベストセラー教材。
AI開発スキルが体系的に学べる他、AIモデルの学べるレパートリーが幅広い。
初心者に優しく、難しい数学的な原理も直感的に丁寧に解説してくれる。加えて、学習後はデータサイエンティスト・AIエンジニアとしての教養を獲得できること間違いなし。

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