AI・ディープラーニングを始めて学ぶ方法

読者の想定層

  • AIの勉強をしてみたいけど何をやればいいのか分からない
  • 大学は文系だし数学はどうすればいいのか分からない
  • AIって何それ?難しいの?

今回の記事は上の疑問を持っている方に向けての記事ですね。これだけAIの時代だと騒がれていながら実態がよくわかっていないものってあまりないのではないでしょうか。僕自身AIについて興味がありDeep Learningについての勉強を始めてみたのでどうやって勉強していくのかを紹介したいと思います。

pythonを学ぶ

ここはAIを学ぶ上で避けて通れない道ですね。僕はいまDeep Learningについて学んでいるのですが、関数やクラスあたりを使えるもしくは読めばわかるぐらいにはしないとDeep Learningの本を読み進めていくことは難しいと思います。pythonに関してはAnacondaをインストールしてjupiter notebookを使えるようにすればいいのでそのやり方をググってpythonをできる状態になりましょう。もし分からなかったら事象で紹介するUdemyの講座に説明があるのでそちらを参照してもいいと思います。

そのあとはプロゲートやAidemyのような講座で基礎を習い、自分で実際にコードを書いてものを作る練習をすると自然に関数やリストの使い方にも慣れると思います。僕がが書いたコード(python初めて2週間ぐらいに作ったものですが)はこちらです。このぐらいの低クオリティーでもいいので実際に作るとエラーに対する向かい方や、技術的なことを検索する力などがついてお勧めです。

pythonでじゃんけんやその他適当なゲームが作れるようになってクラスについても少しかじったらもうDeep Learningについて学べる基礎はできてます。

AIへの初めの一歩

え?もうAIについて勉強を始めるの?と思われるかもしれませんが多分大丈夫です(笑)。AIといっても定義が幅広くてあいまいなのでAIの中のDeep Learningについての説明をしますね。Deep Learningというのは画像判定やchat boxの自然言語処理で使われているやつですね。このDeep Learningを学ぶ一歩目がなかなか大変だと思います。例えばお勧めの本としてはゼロから作るDeep Learning(オライリー・ジャパン)なのですが一から読もうとするとなかなかに骨が折れることになると思います。全体感が分からずに一つ一つ詰めるので迷子になってしまいやすいからです。

そこでまずはUdemyでよさそうな講座を探しましょう。僕のお勧めは 「ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理 」という講座ですね。 その講座でざっと全体感を確認した後さっきの書物に挑戦するとスムーズに勉強ができますし、環境構築も教えてもらえるのでprogate⇒Udemyという順番もありだと思います。

数学への対処

おそらくDeep Learningの入門で躓くとしたら、数学への不慣れだと思います。行列や偏微分といった高校数学では学ばなかった処理に取り組まなければなりません。これについて一から数学を学び直すというのは時間がかかってしまいますので分からなかった言葉を逐一調べるというスタイルをとるのが現実的です。大体のプログラミングの教材ではpythonに計算をやらしてみよう!で終わるのですが、自分自身その処理が何をやっているのかの感覚はつかめたほうがいいので、手計算で実際に解きpythonで答え合わせをするという練習をすれば習得も早いと思います。

入門を終えたら

ここのフェーズは自分がまだ到達していないので空想の話になってしまうのですが、より知識を深めたいなら、Google やアメリカの大学がオンライン講座を提供しているのでその受講をするか、自然言語処理や画像判定など特定の領域の勉強をして実際に制作物を作るなどがあるでしょう。子のフェーズに行ったらとても楽しそうですね!

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