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【2023】AIプログラミングとは?言語やできることは?習得の6ステップ

近年市場価値が上がっている「DX人材」の需要から、「AIプログラミング」が注目されています。そのため、「何をどのように学べば良いのか」と興味がある方も多いのではないでしょうか?

今回は、AIを開発できるプログラミング言語や学ぶ方法、セミナーについて紹介します。

本記事を読めば、AIプログラミングを習得するために必要な情報を網羅的に理解できるでしょう。IT分野への転職を希望する方は、ぜひ最後までご覧ください。

そもそもAIとは

AI(Artificial Intelligence)とは、「人間の思考を模倣すること」を目的とし、データから規則を分析・学習して、未知の問題に対して予測を試みるコンピュータプログラムのことです。

AIが学習するデータには、センサー情報や写真、音声など、あらゆるデータが用いられます。また、AIは人間が記述した「プログラミングのソースコード」に基づいて、分析等を自動的に行います。

AIの詳しい情報は、『AIの種類と特徴、仕組みについて』をチェックしてみてください。

AIを開発できるプログラミング言語

すべてのプログラミング言語でAIを実現できるわけではなく、AI開発に適した言語が存在します。こちらでは「AIを開発できるプログラミング言語」について、次の4つを紹介します。

  • Python
  • R
  • C++
  • Julia

それぞれの言語が持つ特徴について解説していきましょう。

Python

AIを開発できるプログラミング言語の1つ目は、「Python」です。

Pythonは、記述が比較的簡単な「スクリプト型プログラミング言語」の一つで、主にAI開発やWebアプリ制作に用いられます。Pythonには数値演算やAIモデルなどの「AI開発向けのライブラリ」が豊富で、プログラミング未経験者でも比較的簡単にAIに親しむことができます。

 

なお、Pythonについては、『初心者でもできるPython案件とは?案件に必要なPython知識や初心者向けの学び方も解説』も併せて参考にしてみてください。

R

AIを開発できるプログラミング言語の2つ目は、「R」です。

Rは、統計解析やAIモデル用の機能が多数搭載されたプログラミング言語です。R言語の魅力には、データの抽出・加工や3Dグラフ化など「データの可視化」に特化したライブラリの充実さが挙げられます。

C++

AIを開発できるプログラミング言語の3つ目は、「C++」です。

C++は、C言語から派生したプログラミング言語の一つで、主に組み込み開発やゲーム開発、ソフトウェア開発で使用されます。C++にはPythonやR言語のようにAI開発に特化したライブラリは少なく、一からAIモデルを作成することが一般的です。

Julia

AIを開発できるプログラミング言語の4つ目は、「Julia」です。

Juliaは、C言語の実行速度の速さやPythonの汎用性、R言語の統計処理能力など、さまざまなプログラミング言語の優れた機能が組み合わさった言語です。Julia自体にAI開発用のライブラリは少ないものの、PythonやRの機能を使えるためAI開発において近年活躍の場を広げています。

AIプログラミングが得意なこと

「将来的にAIは人間の仕事を奪う」と噂されるように、AIには人間の能力以上にできることや得意なことが多くあります。ここでは「AIプログラミングが得意なこと」について、次の4つを紹介します。

  • 異常検知
  • 画像認識
  • 自然言語処理
  • 予測

また、それぞれ技術がどのような業界やシステムで活用されているのかについても併せて解説しましょう。

異常検知

AIプログラミングが得意なことの1つ目は、「異常検知」です。

異常検知とは、データのなかから正常ではないデータや誤りのデータを検出することです。工場のラインにおける不良品の検査や、社内システムへの不正アクセスの検出など、AIの異常検知技術はさまざまな業界で活用されています。

また、AIの異常検知システムは、熟練の職人以上に検知精度が高かったり、未知の不良検知にも対応できたり、人間よりも優れているものも多くあります。

画像認識

AIプログラミングが得意なことの2つ目は、「画像認識」です。

AIの画像認識とは、主に画像上の人物や物体、文字などを分類・認識する技術のことを指します。実際にAIの画像認識技術は、防犯カメラに映る対象物を自動で検出するシステムや、レントゲン画像から病状を判定するシステムなどに利用されています。

画像認識は10年以上も前から研究が進められており、高い認識能力を持つ技術が続々と登場している分野です。

なお、画像認識AIについて興味がある方は、『画像認識AIとは?画像認識AIの仕組みとアーキテクチャを徹底解説』もチェックしてみてください。

自然言語処理

AIプログラミングが得意なことの3つ目は、「自然言語処理」です。

自然言語処理とは、言葉や文字を認識する技術のことです。具体的な事例として、iPhoneの「Siri」や、AIチャットロボットの「りんな」などが挙げられます。

また最近では、日本語から自動的にコードを作成する「AI  Programmer」にも自然言語処理の仕組みが利用され、再注目されている分野です。

 

自然言語処理について深く知りたい方は、『自然言語処理とは?概要から自然言語処理のやり方まで徹底解説』を参考としてご覧ください。

予測

AIプログラミングが得意なことの4つ目は、「予測」です。

AIの予測とは、過去のデータから規則に当てはめ、未来の事象を予測する仕組みです。活用分野は幅広く、コンビニの売り上げ予測や気象予測、救急車の需要予測など、さまざまな予測システムに利用されています。

AIの予測技術は大量のデータがある場合に優れた予測結果を出せるため、ビックデータ活用が進む業界で注目されています。

AIプログラミングを極めるための6つのステップ

AIプログラミングを実務で活用できるレベルまで習得したい方も多いでしょう。ここでは、「AIプログラミングを極めるための6つのステップ」を、次の流れで紹介します。

  1. 実現したいことを決める
  2. AIプログラミングを学ぶ
  3. 数学の基礎知識を身につける
  4. サンプルコードを写経する
  5. 簡単なコードを自分で実装する
  6. AIプログラミングのコンペに参加する

ステップ1:実現したいことを決める

初めに、「AIプログラミングで実現したいことを決める」ことからです。たとえば、「株価を自動で予測できるアプリを作りたい」や、「AIプログラマーに転職したい」など、制作したいものや将来像から考えると良いでしょう。

ただし、AIプログラマーの求人はPythonが大半であるように、プログラミング言語によっては実現したい内容が難しい場合もあるため注意してください。

ステップ2:AIプログラミングを学ぶ

実現したいことが明確に決まったら、次は「AIプログラミングを学ぶ」段階です。プログラミングが未経験の場合には、四則演算等の初歩的な内容から段階的に学ぶことをおすすめします。

初歩から学ぶのをおすすめする理由は、後々に難しいAIモデルの作成が必要になった場合にも、自力で実装できるスキルが身に付くからです。プログラミングは慣れが肝心ですので、焦らず一つずつできることを増やしていきましょう。

ステップ3:数学の基礎知識を身につける

AIプログラミングの基礎固めがある程度できたら、「数学の基礎知識を身に付つる」段階に進みましょう。一見プログラミングに関係ないかと思われますが、AIを実現するためには数学が必要になる場合があります。

ただし、すべての数学を学ぶ必要はなく、AIに関連が深い数学の分野である「線形代数・確率統計・指数対数関数・微分積分」の4つを重点的に学ぶと良いでしょう。それぞれの分野において高校レベルの内容まで習得できれば、AIモデルの深い理解にもつながります。

ステップ4:サンプルコードを写経する

知識を学び終えた後は、一から自力で実装する前に「AIプログラミングのサンプルコードをいくつか写経」しましょう。実装前に写経プログラミングを行う理由は、実現したい内容から実装すべきコードを逆算して考えられる力が身につくからです。

写経を通じてある程度記述方法を理解できたら、次のステップへ進みましょう。

ステップ5:簡単なコードを自分で実装する

写経後は、いよいよ「簡単なコードを自分で実装する」段階です。

はじめは、参考書等に載っているサンプルコードを少しアレンジする程度で十分です。プログラミングに慣れてきたら、オリジナルのAIを作成してみましょう。

ステップ6:AIプログラミングのコンペに参加する

実用レベルまでAIプログラミングを極めるためには、「AIプログラミングのコンペに参加」すると良いでしょう。コンペでは、企業の実データを用いて学生やプロなどのさまざまな参加者とAIモデルの精度を競い合います。

比較的簡単な課題のコンペや、参加者と相談できるコンペも開催されており、初心者でも取り組みやすい環境が用意されています。

本格的なコンペに興味がある方は、『kaggleとは?初心者でも始めるべきメリットとkaggleの登録方法・機能まで紹介!』をチェックしてみてください。

AIプログラミングを学ぶ方法3つ

AIプログラミングを学ぶ手段は一つではありません。こちらでは、「AIプログラミングを学ぶ方法」について、次の3つを紹介します。

  • 参考書で学ぶ
  • 学習サイトを利用する
  • AI関連の資格勉強をする

また、それぞれのメリットを踏まえて、「どのような方におすすめの学習方法か」についても解説するので、参考にしてみてください。

方法①:参考書で学ぶ

AIプログラミングを学ぶ方法の1つ目は、「参考書で学ぶ」方法です。近年におけるAIプログラミングのブームから、さまざまな参考書が提供されています。

たとえば、数学とプログラミングの内容がセットになった本や、特定分野のみのプログラミング強化本などがあります。参考書を通じて興味関心のある分野を広く学べるため、参考書で学ぶ方法は複数分野のAIを知りたい方におすすめの方法です。

方法②:学習サイトを利用する

AIプログラミングを学ぶ方法の2つ目は、「学習サイトを利用する」方法です。最近では有料サイトだけでなく、無料で学べる学習サイトも増えてきています。

たとえば、基礎に特化したサイトや、他の学習者と交流しながら学べるサイトなど、さまざまな学習サイトが提供されています。学習サイトを利用する方法のメリットは、スマホでも勉強できるため場所を選ぶことなく隙間時間で気軽に学べる点です。

そのため、学習サイトを利用した学習方法は、仕事で忙しい社会人の方におすすめの方法です。

方法③:AI関連の資格勉強をする

AIプログラミングを学ぶ方法の3つ目は、「AI関連の資格勉強をする」方法です。AI関連の資格勉強を通じて、AIプログラミングの基礎知識や実装力を身につけることが可能です。

また、資格に合格できれば、転職活動の際にAI人材としてアピールできるメリットがあります。そのため、AIの資格勉強をする方法は、未経験からAI人材として転職をしたい方におすすめの学習方法です。

なお、AI資格の詳しい情報は、『AIエンジニアの資格7選!おすすめスキルやAI資格おすすめのセミナーを紹介!』を参考としてご覧ください。

未経験からAIプログラミングを習得したいならセミナーが近道

未経験からAIプログラミングを習得したい場合には、セミナーを受講することで効率良く身につけられます。ここでは、「AI研究所が提供するAI系のセミナー」を2つ紹介します。

  • ビジネス向けAI完全攻略セミナー
  • AIエンジニア育成講座

それぞれで学べる内容やメリットも解説するので、セミナー選びの参考にしてみてください。

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」は、AIの基礎知識から活用方法、さまざまなAIモデルの作成まで、ビジネス活用に必要なAIの知識とスキルをたったの1日でひと通り習得できるセミナーです。

講師に直接質問が可能で疑問やエラーにつまずいてもすぐに解決ができ、AI学習未経験の方でも安心して受講できるメリットがあります。

また、会場受験だけでなく、「ライブウェビナー」や「eラーニング」も選べるため、地方在住の方でも気軽に参加できます。

AIエンジニア育成講座

ビジネス向けAI完全攻略セミナー

「AIエンジニア育成講座」は、開発環境の構築からAIモデルの実装方法、モデルの精度向上方法まで、3日間かけて段階的に初歩からビジネス運用レベルまで学べるセミナーです。セミナーでは、262ページに及ぶ「オリジナルPDF教材」が配布されます。

PDF教材は受講期間中の復習はもちろんのこと、独学の際の参考書としても役立つ教材であり、受講後にもAIに関する知識やスキルを伸ばすことが可能です。また、東京会場への参加が難しい方は「ライブウェビナー」や「eラーニング」での学習も可能で、場所や時間に関係なく学べるメリットがあります。

なお、上記以外のAIセミナーに興味がある方は、『おすすめAIセミナー7選!初心者から本格講座まで内容を徹底比較」も参考としてご覧ください。

まとめ

AIの概要やプログラミング言語や学ぶ方法、セミナーについて解説しました。Python等のAIプログラミングを学ぶことで、画像処理や異常検知、自然言語処理など、さまざまなAIを開発できるようになります。

また、AIプログラミングを学ぶには、参考書や学習サイト、セミナーなどさまざまな方法から選ぶことができます。

とはいえ、AI学習未経験の方がAIプログラミングを習得するには、初歩からプロレベルまで習得できる「セミナー」がもっとも効率的です。今回紹介した当社のセミナーを受講し、AI人材としての一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか?

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