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2019年05月22日

AI(人工知能)プログラミングについての基本とおすすめ言語を紹介

AI人工知能とは、私たち人間が行っていた知的な作業をコンピュータのソフトウエアやシステムが模倣したものであり、人間の使う言語を理解したり、経験を学習したり、コンピュータプログラムの事を言います。AIが注目している中、プログラミング学習について見ていきましょう。

プログラミングを学ぶ人が増えてきたことで、プログラミングが身近に感じることが多くなってきました。

プログラミングを学ぶ中でも、AIを学びたい人が増えてきています。

プログラミングスクールの通いたいと思っても、受講料は高額なのでスクール選びはかなり慎重になりますよね。

このページでは、AIプログラミングについて、説明します。プログラミングスクールを選ぶ前に、ぜひ参考にして、周りの人の斜め上を行くキャリアを進んでいきましょう。


この記事の要約


  • AIプログラミングについて
  • AIプログラミングを学ぶメリット・デメリット
  • 需要の高いRuby・Python・ブロックチェーンが学べるTechBoostがおすすめ。

まずは無料カウンセリングできる「TechBoost(テックブースト)」で、キャリアの相談やプログラミングのことを聞きにいきましょう。

AI(人工知能)に関して

ここ最近、皆さんの間でもよく耳にするAI(人工知能)のプログラミングについて皆さんは知っていますか?

人工知能と言われても言葉は知っている人は多いと思いますが、実際説明出来る人は少ないのではないでしょうか。

人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウエアやシステム、また人間の使う言語を理解したり、論理的な推論を行ったりと、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどの事を言います。

今回は「やはり、どうしても理解出来ない」という人のためにAI(人工知能)について見ていきます。

人工知能とは

まず、人工知能とは何を指しているのでしょうか?

人口知能とはロボットが代表的な例が挙げられていると思いますが実際にニュースなどで聞く「人工知能」はもっと実用的かつ限定的な人口知能のことです。

ニュースで皆さんの間でも「人工知能」よく聞く言葉ですが、実は曖昧な部分となっていて、人工知能と言う言葉は非常に大きなカテゴリを指しており、それぞれ異なります。

「人工知能とは何か」について知っておく事が重要になってくるのです。

AI(人工知能)プログラミング学習方法

人工知能の中でも種類があり「機械学習」や「ディープラーニング」などの技術を使って作っていきます。

機械学習やディープラーニングについて知っておくことは重要なことです。

機械学習

機械学習とは、大量のデータを反復的に分析して、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。

これは人間が自然に行っている「学習能力ど同様の機能」をコンピュータで実現しようとしているものです。

これによって、コンピュータで分析した結果新たなデータにあてはめることで、将来を予測する事なども可能です。

機械学習で必要な数学の知識に加えて「ニューラルネットワーク」という独自のアルゴリズムを学ぶ必要があり

ニューラルネットワークというのは、「人間の脳をコンピューターで実現しようとしているもの」です。

ニューラルネットワークがどのような仕組みになっているのかを学ぶことが高度な人口知能を作るためには必要となります。

知識

機械学習をする上でデータを分析することが大事なので「数学の知識」が必要となります。

具体的には
・線形代数
・微分・積分
・確率・統計学

以上3つが必要となります。

機械学習で必要な数学の知識に加えて「ニューラルネットワーク」という独自のアルゴリズムを学ぶ必要がありニューラルネットワークというのは、「人間の脳をコンピューターで実現しようとしているもの」です。

ニューラルネットワークがどのような仕組みになっているのかを学ぶことが高度な人口知能を作るためには必要となります。

ディープラーニング

「ディープラーニング」はデータの特徴を学習して事象の分類を行う「機械学習の手法の1つ」です。

長年、困難だと思われていた「自ら学ぶコンピュータが作れること」が最大の特徴であり「人口知能の革命」と言われ、人工知能が再度注目されるきっかけとなった技術です。

データの特徴を深いレベルで学習しコンピュータ自ら特徴を認識できるため、音声認識や画像認識などで応用されはじめています。

特徴

ディープラーニングは機会学習を更に発展させたものであり、従来の機会学習との違いは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが異なっていることや人気の神経を真似て作った「ニュートラルネットワーク」でコンピューターによるデータの分析と学習を強力なものに仕立て上げています。

沢山のデータを見ることにより、注目するポイントが分かるので指示を待たずに自動でどんどん賢くなってくということもあります。

言葉で特徴を定義するのが難しい場合に高い効果を発揮し例えば、それぞれ物の好みが違った場合、言語での表現が難しくなりAIは消費者がどの商品をクリックしたかという情報を元に、消費者の好みに合いそうな商品を絞り込んで提案してくれます。

結果として機会学習では人間がある程度学習をコントロール出来る一方でディープラーニングの場合によって、思わぬ方向に学習が進む可能性があります。

何のデータを読み込ませるかを慎重に選ぶことにより、より効果的にコンピューターが学習する事が出来ます。

AI(人工知能)を使おう!

人口知能の基本が理解出来てきたら、人工知能を使ってアプリを作ってみましょう。

人口知能を使ってプログラミングできるサービスがたくさんあってそれらは難しい理論の部分は考えずに簡易的にアプリを作る事が可能なのです。

機械学習や数学など、困難な理論を知らなくても利用できるようになっているのが最大の特徴です。

AI(人工知能)必須!プログラミング言語

人工知能に関わっていく上で、人工知能の仕組みである機会学習やディープラーニングについての知識が必要になってきます。

ディープラーニング及び、人工ニューラルネットワークの「畳み込みニューラルネットワーク」と「再帰型ニューラルネットワーク」などについて、知っておくと学習が楽になります。

確立や統計、線形代数などの数学的な知識が必要になるため数学ⅢやC言語などが必要になってきます。

Python

Pythonは凡庸性が高く、シンプルであることから人気の高い言語です。近年では人工知能だけでなくビッグデータの処理に向いていることから統計学などにも用いられており、知名度が上昇中です。

また初心者が人工知能を学ぶ上で欠かせない言語でもあります。

その他の言語も多くありますが、Pythonがどうして欠かせないのかを説明していきます。

メリット

まず比較的簡単と言うことが挙げられます。設計されたインタープリタ言語で、初心者にとっては重要なフィードバックが実行後すぐに得られます。

Macの場合、既存で入っているターミナルを開いてpythonと打つだけで対話プロンプトが立ち上がり、ここまでくれば準備は良いのですぐに始められる環境が整います。

用途が豊富

この言語は様々な場面で使われており凡用高水準言語であり、サーバーサイドだけで、クラウドでデータ分析で組み込みでと、あらゆる環境でPythonを使う事が出来、CやJavaなどの言語とは違い、型に関しても処理しやくなります。

ライブラリが豊富

先ほどもお伝えしているように、人工知能をやる上で非常に便利な言語です。

人工知能の機会学習やディープラーニングを扱う上での必須の言語となりつつあり、機会学習分野でも最も重要なライブラリはscikit-learn(サイキットラーン)でこれもPythonに利用出来ます。

オープンソースなので、誰でも最も利用出来るレコードを見る事が出来、現在急速に発展していきます。

重要性

改めて、人工知能をやっていく上で欠かせない言語です。

データサイエンスにおいても、非常な重要な位置にいます。現代の人工知能の多くの蓄積データを解釈し、新しい情報が来たときに対処出来るような機能を備えている事が多く、データに関する研究を行う学問で、人工知能的分野で最もアツイと言われるでしょう。

デメリット

人工知能以外だと使用しなくても良い

AI(人工知能)をやらない場合、Pythonを無理に習得する必要はありません。

例を挙げるとiPhoneアプリやAndroidアプリ開発などを作りたいと思っていて、Pythonしか勉強しないと遅れをとってしまいます。

アプリ開発の場合、サーバーサイドのプログラミングをしなければならないことが多々あり、そのときPythonの場合、あまりメリットを感じられないと思います。

逆にWebサービスなどを利用する場合だとPHPやRubyなどを使う事が出来ますで、Pythonにこだわる必要はありません。

他の言語もある中、人工知能のプログラミングをしていくのであれば必須ですが他のアプリ開発などの場合、多様な言語から選んだ方が良いので問題ないです。

その他プログラミング言語

人工知能プログラミングをしていく際に、Pythonが必要となってくると説明してきましたが、
他の言語も紹介します。

C、C++

C言語とは40年以上の歴史を持つプログラミング言語であり、シンプルで柔軟なため、需要も高くソフトウエア開発から組み込みなど、幅広く用いられおりC++はC言語をオブジェクト指向にしたプログラミング言語です。

オブジェクト指向にすることにより、オブジェクトやクラスを用いた効率の良いプログラミングが行えるようになります。

Java

プログラミングをやっていく上で必ず基本となるのが、Javaです。プログラミングに詳しくない人でさえも、耳にする事が多いのではないでしょうか。

たくさんの言語の影響を受けて開発されたプログラミング言語の1つで他の言語同様に、需要も大きく人気があります。

組み込み系やスマートフォンのシステム開発などにも幅広く使用されています。

R

R言語は統計解析向けのプログラミング言語です。近年のデータ解析、AI(人工知能)分野で必須の技能である統計学の分野でよく使われます。

Rでも便利なパッケージが公開されており、Pythonと同様、有名なアルゴリズムの多くがパッケージで簡単に使用出来、また統計解析に特化した言語です。

データの解析、AI人工知能の特化したシステムをRで組むのときには、非常に頼りになる存在です。

ただPythonよりも更に高速な動作が苦手で、またコミュニティの特性からか、公開されているライブラリを使いこなすにも専門分野の基礎知識が必須です。

手軽にライブラリのAPIをいじってAI(人工知能)技術を使うのには、少し勉強が必要になると思います。


Tensor flow、MXNet、Kerasなどの、人気のライブラリはR言語もしっかりサポートしています。

学生や研究者が、データの解析を行うための言語として学ぶ場合も多く、Pythonコミュニティと並んでR言語のナレッジも日本語記事がたくさんあるのでメリットです。

julia

技術計算のためのプログラミング言語で、近年急速に注目を集めておりjITコンパイラと呼ばれる技術を使っているお陰で、スクリプト言語でありながらCに並ぶ高速動作を可能としています。

PythonやR言語のライブラリもjuliaからも簡単に扱う事が出来、言語の開発も勢いよく進んでいます。

シンプルで非常に使いやすく、他の言語の様々な良いところを取り入れており他の言語であるRやPythonなどもコントロールする事が容易です。

Pythonが得意な人であれば、便利なライブラリもjuliaからコントロールする事が容易です。

技術計算のための様々な高機能のライブラリも開発されており、Deep Learningを例に上げるなど、julia向けのラッパーを公開しているので、将来性のある言語なので、早いうちに学習するのも良いです。

Haskell

今までの言語よりもAI(人工知能)向けにライブラリがたくさん公開されているわけではなく、メリットはバグは発生しづらい文法やそれらによって得られるプログラミング言語としての安全さは非常に魅力的です。

主に株や為替の自動取引(システムトレード)などの場面で使われており、間違いが発生しないことや、数学との相性の良さもあるので金融関係で広く使われています。

これから期待出来る言語の1つです。

Matlab

有償のプログラミング言語で、今まで紹介したプログラミング言語と違い使用するにはライセンスを購入する必要があり、様々なツールボックスを購入することで、簡単に様々な機能が使用出来、行列計算が出来るような、言語仕様になっています。

また、解析結果の可視化が非常に簡単でですが、AI(人工知能)プログラミングを勉強する際、Pythonなどが主役になりつつあるので現在はあまり積極的に使う人が増えることはないかもしれませんが、ユーザーやインターネット上で情報を集めることが来るので、書ける様になる必要はないですが、読める様になっていることは理想だと思います。

AI(人工知能)が学習出来るサイト紹介

wit.ai

このソフトを使用すると、話しかけたり、文章を送る事によりアプリケーションを動かせる利点があります。

「Ruby」「Python」「C言語」など多くのプログラミング言語で作れるようになっており、
さらに「モバイルアプリ」「ウェアラブル」「ロボット」にいたるまで様々なデバイスを作る事が出来ます。

利点

こちらのサービスの利点として、まず1つは対応言語が豊富でありiOSやAndroidなどのスマートフォンに対応させる事も可能ですし、Node.jsやRuby、PythonやC言語などの多くの言語で
対応しているので、プログラマーは1から新しい言語を覚える必要がないです。

初心者であれば1から作るのはハードルが高いと思いますのでまずはオープンソースを触れることにより、出来ていきます。

JASPER

JASPERは、ラズベリーパイを使って音声認識アプリケーションを作れるPythonのサービスになっており、「音声認識機能」や「天気」」「ニュース」と「Gmailの受信トレイ」「Facebookの通知と連携機能」などを利用出来るようになっており、Pythonを使ったAI(人工知能)のプログラミングを学びたい人にはオススメです。

Coursera

機会学習する際には、とても有名なサイトの1つです。

サイト自体は英語ですが日本語字幕でも用意されているんので、シンプルに分かりやすい状態で学習出来ます。

機械学習を1から学ぶ事が出来るので、初心者にも優しく基礎からしっかり学ぶ事が出来るのでオススメです。

学習方法

AI (人工知能)プログラミング学習をしていく際に、独学や本、インターネットたくさんの
方法がありますが、学習方法を見ていきます。

AIプログラミング学習サイト「Aidemy」

Aide myとは

Aide myとはAIプログラミングの学習ツールです。
2ヶ月集中的に「AI(人工知能プログラミング)」を学べるオンラインゼミです。

通常のプログラミングスクールとは異なり、エンジニア経験が長い方にも有意義なオンラインサービスになっているので安心して利用出来ます。

完全オンラインで受講する形のプログラミングスクールなので地方の人でも受講出来るのはメリットです。

メリット

AIdemyで学習するメリットの1つとしてあげられるのが幅広く学べるところにあります。

AI(人工知能)プログラミングを勉強出来るので、身につける技術が多いのが特徴の1つであります。

一貫した指導のもと、学ぶ事が出来るので完全に独学でやろうとすると、困難になるので安心です。

AI(人工知能)プログラミングは日本にそんなに出ていない状態でモチベーションも保ちやすいです。

特殊なスキル

Aide myには「自然言語処理」と「時系列解析」」という非常に特殊な領域について学ぶコースも存在し、自然言語処理は人間の話す言語(自然言語)を解析、学習する人工知能を制作します。

単なる数値データとは違い、自然言語の扱いはずっと難しく、時系列解析も自然言語処理同様、非常に厄介な時系列データを処理の対象とします。

是非、これからハイレベルを今から目指したいって方にはオススメなので挑戦してみてください。

環境構築

Aidemy全体としては、まず、Aidemy全体としていえるメリットとして、「環境構築が必要ない」という点が挙げられます。

環境構築とは、自分のパソコン上で開発が出来るよう、パソコンに様々な手を加えることを指します。

また、非常に実践的でありAI(人工知能)の裏は、数学や理論は大変難しいものになっています。

行列計算ライブラリのように、使い方さえ知っていれば難しい理論に詳しくなくても開発に手を出ことが出来ます。

AI(人工知能プログラミング)の実践的ベースの教材は、本当に有益なもなので、是非実践方式で学べる環境をオススメします。

AI(人工知能)プログラミングを学ぶと良いことだらけ!

ここまでAI(人工知能)プログラミングで出来ることなど説明してきましたが、総合的に見ると勉強することが多いイメージな部分もインターネットやオンラインスクールなどもありますしこれから注目される言語になりますので、積極的に学習していきましょう。

AI(人工知能)プログラマーとしての第一歩を踏み出してください。

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