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未経験から独学でAIを勉強する流れをロードマップにしました。

Python
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今回の記事は未経験から独学半年程度で現場でも通用するAI開発ができるようになる勉強用のロードマップに関してご紹介します。かなり詳細に内容記載していくのでこれからAI開発できるのかな?と疑問を持っている方必見です。

では早速メインの記事に進んでいきます。

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プログラミング未経験からの脱出

気持ち編

独学でのプログラミングがまず可能かと考えている人が多いと思います。答えとしては可能です。ただし、勉強する意思は重要です。独学の場合は費用を何も払っていないので「もういっか。。」と思ってしまえばすぐにやめることができます。そこがプログラミングスクールとの大きな差ではないでしょうか?
例えば転職という目標があればそのような意思を高めることができると思うので何か目標を持つことが大事になってくると思われます。
私の場合はまさに「IT業界に転職する」という目標でした。

プログラミング言語編

未経験ではプログラミング言語に関しては大学の15回程度の講義を受けただけ(ほぼ寝てた)や、高校の情報の授業でなんか言ってたっけ?みたいな状態だと思われます。私もです(笑)。私もエクセルの表すらまともに操作できないような状態から始まっているのでここに関しては問題ないです。
また、今だから言えることですがプログラミング言語自体は全く触っていようが少し触っていようがほぼ差はないと思われます。
では何がい経験からの脱出に大事なのか?答えは「PC慣れです。」

PC編

プログラミング未経験から脱出するにはPCに慣れることが最も重要です。
私はPCが嫌いで全然触っていなかったので全く慣れていない状態でした。そこで最低限のPC用語や操作(下記にまとめます。)を理解することでプログラミングのことを自身で調べられるようになりました。この自身で調べるということが独学では非常に重要になってきます。下記私が参考にしていたサイトと指標を記載しておきますのでご参考までに。

コマンドラインとは
ブラウザの仕組み
まずは上記二つ用語など含め理解できればOKです。
わからない部分は下記のサイトで検索しながら理解してください。
下記のサイトがホントに分かりやすいのでネット関連のことを一通り学んでください。
IT辞書兼超わかりやすい説明書

また、得た知識はアウトプットすることで定着の効率も上がるので、ブログやQiita などに記事を上げることもお勧めです。あくまでおすすめなだけです。

Pythonの学習(基礎)

ネットに慣れればあとはAI開発に必要な言語を学んでいきます。下記にロードマップを示しますのでブラウザ検索などで調べつつ、実際に手を動かしつつやってみてください。

Anacondaのインストールと環境構築

ブラウザで検索する際は「Python Anaconda 環境構築」みたいな感じで調べれば多数記事が出ます。
PythonはMacには標準で2系が入っていますが3系は入っていないのでAnacondaというパックのようなものをまとめてインストールすることでそのパックの中にPython3系が入っているという流れです。そのためMac,Windowsともに初心者はAnacondaをインストールすれば楽にPythonを使えます。

Anacondaで「jupyter notebook」を使用

こちらもブラウザで「Anaconda jupyter notebook 起動」とかで色々出てきます。

「jupyter notebook」で「hello world」
これができたときの感動たるや。ブラウザで「jupyter notebook hello world」とかで多数記事出てきます。

Pythonの基本文型を学ぶ

for文、if文などを使用してみましょう。
ブラウザ検索する際は「Python for文」「Python if文」で参考文献多数。ここでほかにも

Pythonでimportを使う

importすることでPythonでできることが格段に増え、さらにPythonについての理解が増えます。まずは兵十ン搭載の「time」「os」などをimportして仕組みを理解しましょう。
ブラウザ検索は「Python import time」「Python import os ファイルコピー」
ファイルコピーを行うことでPythonの実行場所などもわかってくると思います。

Pythonで「pip install」を使う

先ほどのimportはもともとPythonに搭載されているライブラリ(time,osとか)をひぱってこれますが機械学習でよく使うKerasをimportしようとするとエラーになります。これは標準のPythonいはKerasライブラリが入っていない為です。そのため、ネットからインストールする必要があり、その際に使用するのが「pip install」です。まずはKerasをimportしてみましょう。
ブラウザ検索で「pip install keras 方法」とかでできます。
ただし、この「pip install」を正確に理解するとOSのことなども理解できてくるのでのちのちもっと詳しく調べておきましょう。

ここまでくればまずは機械学習を実践してみましょう。

Pythonの学習(機械学習編)

mnistで機械学習の練習

大量に記事があるのでそちらを参考にしてコードを動かしてみましょう。
ブラウザ検索は「Keras mnist サンプル」

これが完了すればまずはPythonで表面上の機械学習ができたといえます。
次は機械学習に関して学びましょう。

機械学習について理解する

機械学習するジャンルですがまずは画像認識・分類からです。これは絶対です。音声・動画、また検出などは初心者の状態で行うべきではないです。
画像認識にはCNNを使用することが多いのでここから学んでいきましょう。

画像認識とCNNを理解する

東大のgithub公開プロジェクトのプロジェクト1~3くらいまでが機械学習とCNNに関しての章になっております。ここまで進んでこればもうgitとか言われてもOKだと思うのでプロジェクトをクローンして学習しましょう。
正直ここは難しい内容ですが頑張ってください。

AI開発を勉強する

ここまで来れればあとは自作AIモデルの作成や既存のAIモデルを利用して、画像の分類を行ってみましょう。私の記事でも多数書いておりますがまずはmnistモデルで数字画像を分類してみたり、こちらの記事のように「自作AIモデルでひらがなの「あ」「い」を分類してみる」などを行ってみましょう。


実際に現場で使うAIはAIモデルを作成するのみにとどまらずどのように利用するかを知っておく必要があります。

非常に長くなりましたが以上で今回の記事は終了です。未経験独学の方には自身の経験もあるので全力で協力できればと考えていますので質問などあればご連絡ください。

本記事を読んでいただき感謝です。サイトを訪れていただいた方はプログラミング勉強中かと思いますのでプログラミング勉強のコツを合わせてご紹介。

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コメント

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