初心者におすすめのAIの勉強法を紹介！独学や学習ロードマップを解説

初心者におすすめのプログラミングスクール紹介

近年はAIの話題が多く、関心がある人も多いのではないでしょうか。

しかし、実際にAIを勉強してみようと思っても何から始めたらいいのか、そもそも勉強方法はどのようなものがあるのか分からない人も多くいるのが現状です。

本記事では、初心者におすすめのAIの勉強方法の紹介から独学はできるのか、学習のロードマップについて詳しく解説していきます。

初心者でAIを今から学習してみようと思っている人は必見です。

AIを独学するときの手順とは

AIを独学するときの手順は、まず、AIの分野や活用方法について知識を集めることが重要です。
次に、自分がAIで何を達成したいのか目標を設定し、適切な学習方法を選択します。

基礎知識とプログラミング言語を学んで実際にプロジェクトに取り組むことで、AIの力を実感できるでしょう。

AIで何をするか決める

AIで何をするか決めることは、学習の効率と継続性に大きく関わります。

目標や目的を決めておくことで、学習の効率が上がりますし、継続しやすくなります。
例えば、画像認識や音声認識、チャットボット開発など、AIの具体的な応用例から自分が関心のある分野を見つけ学習を進めることが望ましいです。

具体的な目標や目的を学習の軸としてAI習得を目指していきましょう。

AIの勉強方法の種類を知る

AIの勉強方法には、以下のようなものがあります。

さまざまな方法がありますので、自分の学習スタイルや目標に合わせて選択しましょう。

AIの学習の流れを学ぶ

AIの学習の流れを学ぶことで、自分が何を知るべきか、どのように進めるべきかが明確になります。

一般的なAIの学習の流れは以下の通りです。

流れに沿って学習を進めることで、効率的にAIの知識を身につけることができます。

必要な数学の知識を習得する

本項では、必要な数学の知識について概要を説明します。
数学が苦手という人でも下記で紹介する必要な数学の知識だけでも理解できるよう学習を進めていきましょう。

必要な数学の知識	概要
微分（偏微分まで）	微分は、関数の変化の速さや傾きを表す数学的な操作です。偏微分は、多変数関数において特定の変数以外を定数として扱い、その変数についての微分を求める操作です。
線形代数	線形代数は、ベクトル空間や線形変換などの数学的構造を扱う学問です。主な対象となるのは、ベクトルや行列です。線形代数は、多くの科学技術分野で広く応用されています。まず、ベクトルは大きさと向きを持つ量を表し、数学的には要素の有限な並びで表されます。ベクトルはさまざまな物理量を表すために使われ、空間内の位置や速度、力などを表現します。
基礎統計（平均・分散・標準偏差等）	基礎統計は、データを要約し、理解するための手法を提供します。主な概念には、平均、分散、標準偏差などが含まれます。統計量は、データの特性や分布を理解するために広く使用されます。例えば、平均や標準偏差はデータの中心傾向やばらつきを把握するために利用され、分散はデータの散らばり具合を定量化するのに役立ちます。統計量を理解することで、データの特性を把握し、それに基づいて意思決定や予測を行うことが可能となります。
単回帰分析の数学	単回帰分析は、1つの説明変数（独立変数）が1つの目的変数（従属変数）に与える影響を調べる統計手法です。
重回帰分析の数学	重回帰分析は、複数の説明変数が目的変数に与える影響を調べる統計手法です。数学的には、以下のように表されます。

プログラミング言語を学ぶ

AIに使用される代表的なプログラミング言語を難易度とともに特長を表で紹介します。

プログラミング言語	概要
Python	Pythonは、汎用プログラミング言語の1つであり、シンプルで読みやすい文法を持ち、豊富な機能やライブラリが提供されています。データ分析、機械学習、Web開発など、さまざまな分野で広く使用されています。
C++	C++は、高水準の汎用プログラミング言語の1つであり、一般的なアプリケーション開発からシステムプログラミングまで幅広い領域で使用されています。
Julia	Juliaは、高水準のプログラミング言語であり、科学計算や数値解析、データ処理などの分野で特に強みを持っています。
R言語	R言語は、統計解析やデータ処理に特化したプログラミング言語であり、データサイエンスや統計学の分野で幅広く使用されています。
JavaScript	JavaScriptは、ウェブページにインタラクティブな要素を追加するためのプログラミング言語です。

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Pythonをまず勉強してみるのがおすすめ

Pythonは、初心者にも扱いやすいプログラミング言語で、多くの分野で活躍できるため、まず勉強してみることがおすすめです。

理由としては、以下の点が挙げられます。

具体例としては、ウェブアプリケーション開発に使われるDjangoや、データ解析で重宝されるPandasといったライブラリがあります。

また、機械学習にも活用できるため、AI分野でのキャリアを目指す方にも適した言語と言えます。

Pythonは初心者にも学びやすく、多様な分野で活用できるため、最初に勉強してみることがおすすめです。

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必要なスキルを習得する

本項では、AIに関わる職種の概要や必要なスキルを紹介します。
AIの開発と一言で言っても、AIエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストと主に3つの職種になってきます。
下記の表を参照に自分がどのようなことをしてみたいのかを明確にしてから、必要なスキルを習得できるように学習を進めていくようにしていきましょう。

職種	概要	スキル
AIエンジニア	AIエンジニアは、人工知能（AI）を開発し、実装する専門家です。彼らは機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などのAI技術を用いて、問題解決や予測モデルの構築などのタスクに取り組みます。AIエンジニアは、データの収集や前処理、モデルの設計やトレーニング、評価や改善など、開発サイクル全体にわたって作業を行います。	プログラミング言語（PythonやRなど）やデータ処理ツール、機械学習フレームワーク（TensorFlowやPyTorchなど）などの専門知識を持っています。
データサイエンティスト	データサイエンティストは、大量のデータから有益な情報を抽出し、ビジネス上の意思決定や問題解決に活用する専門家です。彼らは、データ収集、前処理、分析、モデリング、可視化などのプロセスを通じてデータを探索し、洞察します。	データサイエンティストは、プログラミング、統計学、データベース、ビジネス理解など幅広いスキルを持ち、データを活用して価値を創造することが求められます。
データアナリスト	データアナリストは、企業や組織が持つデータを分析し、そのデータから得られる洞察を活用して意思決定を支援する専門家です。彼らは、データの収集、整理、加工、解析を通じてデータに含まれるパターンや傾向を理解し、ビジネス上の課題や機会を特定します。また、データを可視化し、報告書やダッシュボードを作成して、上級管理職や他の関係者に結果を伝えます。	統計学やデータマイニング、データベース技術などの専門知識を持ち、プログラミング言語や分析ツールを使いこなします。

機械学習とディープラーニングの基礎を学ぶ

機械学習とディープラーニングは、近年AI技術が急速に発展する中で欠かせない知識です。

基礎を学ぶことで、以下のメリットがあります。

具体的には、機械学習では教師あり学習や教師なし学習の理解、ディープラーニングではニューラルネットワークの基礎を学ぶことが重要です。

知識を身につけることで、データを活用し、価値を創造するアプリケーションの開発が可能になります。

機械学習とディープラーニングの基礎を学ぶことは、AI分野でのスキルアップやキャリア構築に大変役立ちます。

機械学習の基礎とは

機械学習の基礎とは、コンピュータがデータから自動的にパターンを学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う技術の基本的な理論やアルゴリズムを指します。

主な要素は以下の通りです。

手法を理解し、適切なアルゴリズムを選択・適用することが、機械学習の基礎となります。

ディープラーニングの基礎とは

ディープラーニングの基礎とは、人間の脳の神経回路網を模したニューラルネットワークを用いて、データから特徴を自動で学習する技術の基本的な理論や構造を指します。

以下の要素が重要です。

ニューラルネットワークの設計や学習の実装がディープラーニングの基礎となります。

AIにおすすめの独学の勉強方法とは？

AIにおすすめの独学の勉強方法は、まずオンラインの無料教材や参考書を活用し、基本的な知識を身に付けることです。

次に、具体的なプロジェクトを通じて実践的なスキルを習得し、最後に定期的な勉強会やオンラインコミュニティで知識を広げ、維持することが大切です。

自分で学び進めながら、他人との交流や共有を通じて、より深い理解や新たな視点を得ることができるでしょう。

書籍を活用していく

書籍を活用することは、AIの勉強において非常に重要な役割を果たします。

書籍は専門家によって書かれており、分野について詳細かつ正確な情報が得られます。
具体例として、初心者向けの書籍では基本的なアルゴリズムや概念の解説がなされており、中級者向けの書籍では実践的なテクニックやトレンドを学ぶことができるでしょう。

上級者向けの書籍を読むことで、最先端の研究や今後の展望について知識を深めることが可能です。

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勉強会に参加してみる

勉強会に参加することで、他の学習者やプロフェッショナルと交流するチャンスが得られます。

自分の知識やスキルに自信を持つことができ、新たな視点や情報を得ることが可能です。
具体例として、勉強会では講演やワークショップを通じて、最新のAI技術や事例について学び、実践的な知識を得ることができます。

また、参加者同士のディスカッションやアイデア交換を通じて、自身の課題を解決したり、新たな研究テーマを見つけることができます。

学習サイトを利用する

学習サイトを利用することで、自分のペースでAIのスキルを身に付けることができます。

さまざまなレベルのカリキュラムが用意されており、初心者から上級者まで幅広く学習することが可能です。
具体例として、オンライン講座ではビデオレクチャーやクイズを通じて知識を深め、プロジェクトを通じて実践的なスキルを習得することができます。

また、サイト内のディスカッションフォーラムやチャットで、他の学習者と知識を共有したり、疑問を解決することができます。

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AIにおすすめの書籍3選

本項では、AIにおすすめの書籍を3つ紹介します。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」は、現代のAI技術が人間の知能や能力を超える可能性について論じた重要な著作です。

ディープラーニングの発展により、画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で驚異的な成果が得られていますが、ディープラーニングの発展が真の知能や意識を持つAIへの道を開くかは未だ不透明です。AIが人間の知性を超える可能性を探ると同時に、AIが人間の知性を超えるリスクや倫理的考慮も指摘しています。

「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」は、技術の進歩が私たちの社会や人間性にどのような影響を与えるかを深く考察し、読者に未来への洞察を提供しています。

ディープラーニングが未来のAIにとっての基盤であるという点に着目しつつ、技術革新と人間の進化の可能性について興味深い洞察を与えているでしょう。

いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門

「いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門」は、AIや人工知能に関する初心者向けの読みやすい解説書です。

専門用語を避け、一般の人にも分かりやすい言葉でAIの基礎から応用までを丁寧に説明しています。AIの基本原理や応用例、AIの社会への影響など、幅広いトピックを網羅しています。

また、複雑なアルゴリズムや数学的な説明を避け、具体的な例やイラストを使って直感的に理解できるよう工夫されているので大変わかりやすいです。
AIに関する知識を身につけるだけでなく、AIの普及や利用の背景についても理解することができます。

AIに興味を持つ初心者や一般の読者にとって、わかりやすく役立つ入門書と言えるでしょう。

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン  機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

「エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説」は、AIに関する基本的な概念をエンジニア向けに解説した書籍です。

機械学習、統計学、アルゴリズムなどの重要なテーマを分かりやすく、十分な深さで解説しています。読者が数学や専門用語に苦手意識を持っていても理解しやすいように工夫しており、具体的な例や図解を交えながら理論を展開しています。

また、実践的な視点も忘れずに取り入れており、理論だけでなく実際の問題に対する解決方法や応用についても触れていますね。

AIに興味を持つエンジニアや技術者にとって、理論と実践をバランスよく学ぶための優れた参考書となるでしょう。

AIにおすすめの勉強会3選

本項では、AIにおすすめの勉強会を3つ紹介します。

TECH PLAY

TECH PLAYは、技術者やエンジニア向けの多彩な勉強会プラットフォームです。

プラットフォームでは、最新の技術トピックから基本的なスキルまで幅広いテーマが提供され、参加者は自身の興味やニーズに合った内容を選択できます。

また、実践的なハンズオンセッションやディスカッション、講演など様々な形式のイベントが用意されており、参加者は理論だけでなく実践的な知識やスキルも身につけることができます。

さらに、業界のリーダーや専門家が講師として登壇し、最新のトレンドやベストプラクティスについて洞察を提供しますよ。

TECH PLAYは、技術者が自己成長やキャリアの向上を図るための貴重な場であり、参加者にとって有益な学びと交流の場となっています。

Doorkeeper

Doorkeeperは、イベント主催者と参加者をつなぐプラットフォームであり、様々な勉強会やイベントをオンライン上で簡単に管理・運営できるサービスです。

主催者は、イベントの作成や管理、参加者とのコミュニケーションを効率的に行えます。

また、参加者は興味のあるイベントを検索し、参加登録やチケット購入を簡単に行うことができます。

Doorkeeperは、テクノロジーやビジネス、コミュニティ活動など幅広い分野のイベントが開催されており、参加者は自身の興味やニーズに合ったイベントを見つけて参加することができますよ。

プラットフォームは、イベント主催者と参加者の両方にとって使いやすく便利なツールであり、コミュニティの活性化や知識共有の促進に貢献しています。

connpass

connpassは、エンジニア同士を結び付けるためのIT勉強会支援プラットフォームです。

エンジニア向けのイベントを多く取り扱っているので、自身のスキルアップや見識を深めるのに適したプラットフォームと言えるでしょう。
また、FacebookやGitHubと連携して興味のあるイベントを連絡してくれるシステムがあるので、自分の参加してみたい、興味のあるイベントを見逃すということが少ないのが非常に大きなメリットです。
参加者向けの専用のアプリもありますが、iPhone向けしかないので注意が必要です。

connpassはイベント主催者や参加者にとって使いやすく便利なツールであり、コミュニティ活動や学びの場の拡大に貢献しています。

AIにおすすめの学習サイト3選

ここでは、AIにおすすめの学習サイトを3つ紹介します。

ドットインストール

ドットインストールは、プログラミングやWebデザイン、ビジネススキルなど、幅広い分野の短い動画レッスンを提供する学習サイトです。

各レッスンはわかりやすく、手軽に取り組める時間に説明がなされており、初心者から中級者まで幅広い層に対応しています。

また、実践的な内容に重点を置いており、理論だけでなく実際のプロジェクトやコードを通じてスキルを身につけることができます。

さらに、多くのレッスンが無料で提供されており、有料プランも手頃な価格設定であり、利用しやすい点が魅力です。

ドットインストールは、忙しい方でも自分のペースで学ぶことができるため、学習効率を高めるのに役立つ教材と言えます。

そのため、プログラミングやWebデザインを学びたい人にとって、有用な学習リソースとして利用価値が高いサイトです。

侍テラコヤ

侍テラコヤは、日本のIT系学習プラットフォームであり、プログラミングやWeb開発、データサイエンスなどの分野に特化した高品質なコースを提供しています。

プラットフォームでは、実務で役立つスキルや技術に焦点を当て、実践的なプロジェクトを通じて学習を進めることができます。

また、各コースは丁寧に作成され、分かりやすい動画レッスンやテキスト解説、練習問題などを組み合わせて学習効果を最大化していますよ。

さらに、コース修了後には、実力を証明するための認定試験も受験することができます。

侍テラコヤは、初心者から上級者まで幅広いレベルの学習者に対応しており、各自の学習目標やペースに合わせて自由に学ぶことができる点が特徴です。

また、定期的なコンテンツの更新やコミュニティ活動など、学習者同士の交流やサポートも充実しています。

侍テラコヤは、日本の学習者にとって高品質なITスキル習得の場として、大きな価値を提供しています。

AI Academy

AI Academyは、人工知能（AI）に特化した学習プラットフォームであり、幅広いレベルの学習者に対応しています。

プラットフォームでは、AIの基礎から応用までをカバーする多彩なコースが提供されており、初心者からエキスパートまで幅広いニーズに対応しています。
コースは、分かりやすい動画レッスンやテキスト解説、実践的なプロジェクトなどを通じて学習を進めることができますよ。

また、AIの専門家や業界リーダーによる講義やワークショップも定期的に開催され、最新のトレンドや実践的なノウハウを学ぶことができます。
AI Academyは、学習者が自分のペースで学ぶことができるように柔軟な学習環境を提供しており、学習コミュニティやフォーラムなども充実しています。

また、修了証や認定試験の取得も可能であり、学習成果を証明することができますね。

AI Academyは、AI技術の普及と人材育成に貢献することを目指し、学習者にとって価値ある学びの場となっています。

まとめ

本記事では、初心者におすすめのAI勉強法を紹介しました。
独学での本の利用や学習サイト、オンラインスクールの受講も両方有効です。

しかし、重要なのは、自身に最適な学習方法を見つけることです。

なぜ、AIを学習するのか、AI学習においておすすめのプログラミング言語は何かなどを明確にした後で学習するのがよいでしょう。

本記事をきっかけに、ぜひ、AIの学習を始めてみてください。

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