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みなさんは、人工知能や機械学習、データサイエンスについて興味を持っていると思いますが、どのように勉強されていますか。

ちなみに、僕は、人工知能に興味を持ったときに、周囲に同じく興味を持つ人や、詳しい方がいなかったということもあり、やみくもに本を買ってみたり講座を受けてみたりで、思うほど成果が得られませんでした。

そこで、これから勉強を始めたいと考えている方が、極力、僕と同じような苦労をしなくて済むように、僕自身の経験に基づいて、さまざまなパターンに合わせたベストプラクティスを紹介したいと思います。

僕自身、まだ勉強中なので、絶対といえるようなプランは示せないと考えていますが、少しでも参考になれば幸いです。

学習にお金をかけるべきかどうか

いきなり、お金の話題になってしまいますが、書籍や講座を購入するには、ある程度高額になります。一方で、最近は、ブログサイトやYouTubeなど、無料で読んだり見たり聞いたりできる情報源が多いのも現実で、自分にあったサイトや動画がみつかればそれに越したことはありません。

とはいえ、お金を払って購入した書籍や講座には、丁寧な解説がされていたり、解説に一貫性があったり、分からないところは聞けたりで、それなりのバックアップがあるのも事実です。

最終的に得られる情報量についていえば、無料で見れるサイトや動画、有料の書籍や講座に関して大差はないと思います。やる気さえあれば、ネットの方がよい情報がころがっていることの方が多かったりします。

有料の書籍や講座は、学習にかける量力を下げることができるという点に価値があると考えるのが無難ではないでしょうか。

単に人工い知能に興味があり勉強したいのか、急遽、仕事で必要なのか、など、自分に合った方法を模索していきましょう。

ゴールはどこに定めるか

まず、人工知能に関連する領域は多岐にわたり、本気で突き詰めようとすると、いくら時間があっても足りません。よって、適切なゴールを定めて学びを進めていく必要があります。ゴールの例は以下のような感じでしょう。

  • 人工知能の概要を概要を掴みたい
  • ディープラーニングの理論を知りたい
  • データサイエンティストとして活躍できるようになりたい

このゴールへの道は、プログラミングの経験、数学や情報関連の基礎知識の量によって異なってきます。自身が挫折せずに続けることができるゴールをまずは定めることをお勧めします。より上を目指す方は、少しずつステップアップしていきましょう。

そこで、小さなゴールを定めたら、全力でそのゴールの達成を目指しましょう。

学習の進め方

人工知能の学習を進める方法は、講義など人に教えてもらう方法と、書籍を使って独学する方法に大別されます。どちらも良い点と悪い点があり、段階に分けて両方を分けて利用することで負担を少なくすることができます。それぞれの良い点と悪い点は以下のような感じでしょう。

講義など人に教えてもらう方法
・良い点
 → 環境構築で躓くことなくスムーズにイメージを掴むことができる
 → 知識のある方から理解に必要な分だけ知識を教えてもらうことができる

・悪い点
 → 専門性を深めるには物足りない
 → 教え方によって満足度が変わる

書籍を使って独学する方法
・良い点
 → 読者の成長スピードに合わせて学習を進めることができる
 → 深い理論まで突き詰めて学習することができる

・悪い点
 → 適切な本に出合えないと挫折してしまう
 → 理解できなくても分からないところを教えてもらえない

そこで、初めは初心者向けの講座に受講することで、広く浅くある程度の概要を理解したうえで、書籍を使って学習を進めるのが個人的なベストプラクティスかと考えています。何事も最初が肝心で、最初に知識がある方から教えてもらえれば今後の学習のしかたが自分で計画できるようになりますからね。

おすすめの人工知能講座

人工知能をこれから学ぼうとすると、いきなり書籍を読むより講義のほうが効率的に上達しやすいと思います。そこで、先におすすめの人工知能講座について紹介します。

UdemyのAI講座

人工知能講座はいくつかありますが、比較的、金銭的な負担が少ないUdemyの講座を紹介したいと思います。

文系の方にもおすすめ

まず最初に、基礎の基礎から学ぶことができて文系の方にも取り組みやすい、株式会社キカガクが行っている初心者向けのAI講座です。人工知能に関する基礎的な部分から学ぶことができるほか、中学高校の数学の復習および、Pythonおよび機械学習で使用されるライブラリの使い方について学びながら、機械学習ではどのようなことをすればいいのかイメージを掴むことができる初心者にとてもおすすめな講座です。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

初級編では物足りないという方には、中級編も用意されています。中級編では、機械学習で必要となる線形代数、統計、回帰について学ぶことができます。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

ニューラルネットに興味がある方におすすめ

機械学習といっても、ディープラーニング、いわゆるニューラルネットワークに魅了されて人工知能に興味を持つ方が多いと思います。ニューラルネットに魅了された方は、古典的な機械学習よりも早くニューラルネットを触ってみたいって方多いのではないでしょうか?私ものその一人です。そのような方々には、いち早くニューラルネットワークについて学ぶことができる以下の講座がおすすめです。このニューラルネットワークのバックグラウンドとなる基礎的な知識から人工知能・機械学習に入門することができます。

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2020年最新版】

データサイエンスに興味がある方におすすめ

データサイエンスに興味を持った方は、実際に手を動かして体験してみるのがもっとも成長が早いです。しかし、どうやってやったらいいの?といった入門への壁はつきものです。そこで、おすすめの講座が以下のデータサイエンス講座です。

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

キカガクのAI講座

Udemyの講座は入門者に向けていち早く概要が掴めるような構成になっていますが、入門から応用まで一気通貫で本格的に学んでいきたいと考えている方には、株式会社キカガクが行っている以下のコースがおすすめです。E資格を取得するためのコースや、AIアプリの開発ができるようになるコースなど、様々なコースが用意されており、基礎から一気通貫で学習することができます。

自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース【キカガク】

書籍

ここまで、おすすめの講座について紹介してきましたが、講座となると値が張るのが大きな欠点です。そこで、以降では、これからAIを学びたい人におすすめな書籍を紹介していきたいと思います。人工知能を学びたい方といっても、プログラム経験がある方、数学的な知識が豊富な方も想定し、最後の方では入門から一気に専門レベルまでたどり着けるような書籍も紹介しました。

人工知能全般について知りたい方

人工知能というと、ディープラーニングと思っている方が多いかもしれませんが、人工知能とは、より広く知能について扱います。つまり、知識、知能とは何か、どのようにして表現するのか、といった部分から始める広い学問です。以下の本では、人工知能についてあらゆる定義から導入し、古典的な探索手法から、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、強化学習、ロボットなど、網羅的な内容をストーリー形式で読み進めることができます。

ディープラーニングに焦点を当てて幅広く概要を掴みたい方

G検定は日本ディープラーニング協会が実施しているディープラーニングについての基礎知識及びそれを事業へ活用する力を測る検定です。このG検定の勉強の際には目を通しておきたい書籍です。G検定が目的でなくても、むしろ深層学習について全く知らない方が概要を掴みたいという場合に、あまり数式を使わず読み物として、幅広く概要を理解でき大変おすすめです。

データサイエンスの基礎から学びたい方

ここでは、データサイエンスに興味がある方におすすめの本を紹介したいと思います。以下の書籍では機械学習のプログラミングにおいて必要となる代表的なライブラリである、NumPy、Pandas、Matplotlibについて網羅的に紹介されています。また、基礎的なJupyterの使い方についても解説されています。また、scikit-learnを使用した機械学習によるデータ分析方法について、書籍全体の1/3ほどをさいて紹介されています。この書籍では、ディープラーニングについて直接的な学習はできませんが、Kaggleに興味があるなど、データサイエンスをしたい方には、必携の書籍になると思います。もちろん、データサイエンスに興味がない方にとっても、機械学習モデルを作成していくうえで必要になるので、おすすめです。

ディープラーニングの基礎から実践までを学びたい方

以下の書籍は、機械学習ライブラリのKerasの作成者により執筆されている書籍で、Kerasを使ったディープラーニングの基礎的なプログラミングから始まり、ディープラーニングによる画像処理、時系列データ処理、生成モデルに至るまで、とても分かりやすく解説されています。深層学習に焦点をあててコーディングできるようになりたい方におすすめです。

基礎から最新技術まで本気で機械学習を学びたい方

最後に紹介するのは、古典的で基礎的な機械学習手法から、最新の深層学習手法に至るまで、全800ページ以上にわたる本格的な内容となっている書籍です。数式は初心者を混乱させないような表記でかつ本質を射たものとなっており、これから本気で機械学習について学んでいきたい方にお勧めの一冊です。

最後に

これから人工知能や機械学習、データサイエンスを学ぼうとすると、学問の壁が大きいと感じることがあると思いますが、適切な講座、書籍に出会って、素早く効率的にゴールへたどり着きましょう!そして、人工知能ライフを楽しみましょう!応援しております!

最後までお読みいただきありがとうございました。

投稿者の紹介

管理人
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このサイトの管理人です。
人工知能や脳科学、ロボットなど幅広い領域に興味をもっています。
将来の目標は、人間のような高度な身体と知能をもったパーソナルロボットを開発することです。
最近は、ロボット開発と強化学習の勉強に力を入れています(NOW)。
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