これから開発する人のための人工知能（AI）講座

AIは様々なジャンルで利用されており、人件費の削減と収益に成功して企業が増えています。

AIを作るには、どのような知識や勉強をする必要があるのか解説します。

人工知能（AI）を作るのは難しい？

人工知能のプログラミングは、現役で働いているエンジニアであっても覚えるのに時間がかかりいきなり人工知能のプログラミングに挑戦するのは一筋縄ではいけません。

しかし、正しい努力の仕方をすれば、初心者でも人工知能をプログラミングすることは可能です。

事実、初心者がゼロからプログラミングを勉強して、数ヶ月でスキルを身につけた事例はあります。

人工知能（AI）を作るために必要な知識・スキル

人工知能を作るためには、以下のような知識やスキルが必要です。

線形代数と統計

線形代数とは、「行列」に特化した数学の知識です。一昔前は、高校生が学校で学ぶ知識でしたが、現在は大学生が学ぶ知識になっています。

難しそうなイメージを持つ人が多いと思いますが、線形代数の基礎知識や統計の勉強が必要です。人工知能のプログラミングには、MeanやMedianのような統計用語が使われます。

プログラミング言語

人工知能を作るためには、プログラミング言語を覚える必要があります。

Ruby、Java、C+など様々なプログラミング言語がある中で、人工知能で最も多く利用されているのがPythonです。

以下のライブラリを利用すれば、身につくスピードは早いです。

・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Scikit-Learn
・Keras

前述したように、人工知能のプログラミングにはPythonが向いているわけですが、その他のプログラミング言語でも人工知能は作れます。

【R】
人工知能は、データ解析や統計が最も重要になるケースがあります。そのようなプログラミングをするときによく利用されているのがRです。

Tensorflow、MXNet、Kerasなどのライブラリを使えば、ショートカットで覚えることができます。

【JULIA】
近年メキメキと頭角を現しているプログラミング言語です。今後、Pythonと肩を並べる需要が期待されています。

すでにPythonをマスターしている方は、JULIAも覚えておくと開発の幅が広がるのでおすすめです。

JULIAは、比較的新しいプログラミング言語なので、従来のプログラミング言語の複雑な文法を改善しており、シンプルで覚えやすいと評判です。

JULIAのライブラリは、TensorflowやMXNetなどがあります。勉強がショートカットできるので、導入する価値ありです。

【JavaScript】
ウェブサイトやアプリ制作でよく利用されているJavaScriptですが、人工知能のプログラミングでもよく活用されています。

既存のWebシステムに人工知能をプラスしたい時に使うと便利です。
有名なライブラリには、Keras.js、deeplearn.js、TensorFlow.jsなどがあります。

【C++】
使いこなすのが難しいプログラミング言語なので、初心者向けではありません。

ただ、使いこなすことができれば、コンピューターの性能を120%発揮させる人工知能を作れます。

今後の需要も十分なので、覚える価値ありです。

【Java】
Webサービスやアプリの開発でよく利用されているプログラミング言語ですが、人工知能の開発でも多用されています。

Javaを使ったWebサービスに人工知能をプラスしたい時に最適です。すでに、Javaを利用できるプログラマーは、真っ先に活用するべきといえます。

【Haskell】
バグが起きにくく、数字との相性が良いことから、FXや株、仮想通貨の自動売買のプログラミングで利用されています。

投資に興味があるプログラマーは、習得必須です。このプログラミング言語を扱えるようになると、キャリアアップにも繋がります。

手軽に人工知能（AI）を使ったアプリを作れるサービス

【wit.ai】
PythonやC言語でプログラミングできるサービスです。

wit.aiを利用すると、モバイルアプリやウェアラブル、ロボットなど様々なデバイスの人工知能を作れます。

声掛けで動作する人工知能アプリも作れるので、Siriのようなアプリを作りたい人にもオススメです。

【JASPER】
Jasperは、Python製のサービスです。

音声認識機能や天気、ニュースやGmail、Facebookの連携、etc。様々な人工知能アプリを作ることができます。

一つのプログラミング言語で、多ジャンルの人工知能を作りたい時に最適です。

【Coursera】
人工知能のプログラミングを学ぶならこれ！との呼び声も高いため人気があります。

人工知能の基礎知識から勉強して、テストをクリアする仕組みなので、機能のステップアップを目指すことができるのです。

難易度の高いテスト問題もあるため、ベテランでも有利に活用することができます。

このように非常に有益性の高いサービスなのですが、英語サイトなのが唯一のデメリットです。

動画は日本語字幕が出るようになっています。英語が分からない方は、動画中心に勉強した方がいいかもしれません。

本気で人工知能を作りたい場合は

前述したようなやり方は、プログラミング初心者にとっては有益な方法なのですが、本気で人工知能を作りたい場合は更なるステップアップが必要になります。

その際は、以下のような方法がオススメです。

プログラミングスクール

本気でプログラミングを覚えたいなら、プログラミングスクールの利用がおすすめです。
現役で働いているエンジニアが教えてくれる場合も多いので、独学以上の吸収ができます。

近年は、人工知能のプログラミング指導に特化したスクールもあるため、効率の良い学びが可能です。

エンジニアとして働く

ある程度プログラミングができるのであれば、エンジニアとして働いて、現場で人工知能を学ぶ方法もあります。

日本はエンジニア不足なので、上級者のようにプログラミングできなくても採用してくれるケースは多いです。

現場で実際に利用されている言葉や手順、動き方などを体感ことで、現場レベルの学びができます。

ライブラリやフレームワークを利用する

ライブラリやフレームワークを使えば、プログラミング作業をショートカットできます。プロフェッショナル向けのライブラリやフレームワークは、次のようなものです。

Scikit-learn
Pythonを利用したライブラリになっています。

線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、etc。人工知能に必要なアルゴリズムがあらかじめ組み込まれています。

使い方を覚えるのにちょっと苦労するかもしれませんが、中級者以上ならさほど時間はかからないはずです。

Kaggle
Pythonを使うエンジニアから人気が高いフレームワークです。
フレームワーク兼コミュニティの役割が強くて、世界中のエンジニアがKaggleに集まっています。

Kaggleが面白いのは、コンペ形式でプログラミングを提示するところです。
最もクオリティの高いプログラミングを商品と引き換えに買い取ってもらえます。自分のプログラミングスキルを試すにはもってこいの場です。

コンペを勝ち取ったプログラミングコードは、Kaggleで公開されているので、最新鋭のコードを勉強できるのも魅力となっています。

まとめ

人工知能のプログラミングは難しいイメージを持っている人が多いと思います。
確かに簡単なものではありませんが、今回紹介したように人工知能を学べる土台は様々用意されているため、初心者スタートでも不可能なものではないのです。