AIがブームになりかなり経ちましたが、今でもその活用を模索し実社会の課題を解決しようと試行錯誤している真っ只中です。
そんな中実際にプログラミングを利用してAIに触れてみることでより理解が深められることは間違いありません。
1. チュートリアル形式の書籍から学ぶ
実際に30冊ほど手に取ってみた中で実践しやすい本を順番に3冊紹介します。
1位 Pythonで儲かるAIを作る
- 基礎を丁寧に書いている
- コードを書けなくても動かせる
- 数学的な知見について踏み込まないから簡単
多少googleで検索して調べながら進める必要はあるかもしれませんが、最初から丁寧に進めていくけばつまづくことは他の書籍に比べて少ないと思います。
最初はデータ加工から始まり、後半のAIのプログラムを書く所まで遠く感じるかもしれませんが、必ず通る道ですのでぜひ一通り読んでみてください。
2位 ゼロから作るDeep Learning
- AIの王道であるニューラルネットワークの基本を最もしっかりと抑えている
- pandasやnumpyなどPythonデータ分析の基礎となる手法を利用できる
- 論文や数学的な話にも間接的に触れているので、調べ物をしながら読むことで知識の幅を広げることができる
かなり難しい本なので数学的な内容に対する慣れは必要です。
ただし本気でAIを勉強してプログラムを組めるようになっていきたいのであれば是非読んでいただきたい一冊です。
3位
- Pythonデータ分析の基礎pandasとnumpyを丁寧に理解してからAIの学習に進める
- 画像認識や回帰など多様なAIに触れられる
- 学習しやすい形式にまとめられた本となっている
2. kaggleを始める
kaggleはデータコンペティションを開催するプラットフォームです。
主催者が特定のデータを配布して、何かを予測するようなプログラムを作成しそれを提出します。
その予測精度で1位を競い合うコンテストです。
例えば以下のようなコンテストがあります。
- 土地代や敷地面積から建物の家賃を予測する
- 肺のX線画像から癌にかかっているかどうか判別する
一番有名なのがタイタニックの生存者を判別するコンペで、多くの知見がすでに貯まっていて日本語の解説ブログも多くあります。
手始めにここからスタートしてみることをお勧めします。
またデータコンペは他にSIGNATE, atmaCup, ProbSpace, bitgrit, CodaLabなど他にも多く存在します。
3. 動画で学ぶ
一番いいのはudemyだと思っています。
PyTorch for Deep Learning with Python Bootcamp
たとえば上記の講座では実際に動作するためのコードも一緒にダウンロードして進めることができます。
すでに書かれているコードを読みながら実行することで理解を深められます。
ただし英語でのレクチャーとなるります。言語の壁がありますが、AIとプログラミングを学んでいく上で英語への抵抗があると難しいので是非使ってみてください。
またudemyは時々セールをやっていて、値段が10分の1くらいになる時もあるのでそのタイミングで購入するといいです。
