プログラミング勉強法 プログラミング系 資格系 AI(人工知能) AI資格 勉強法

プログラミング未経験からでも「AI人材」を目指すための勉強方法を詳しく解説

こんにちは、TAK(@tak_vectorium)です。

今回は、プログラミング未経験からAI人材を目指すための勉強方法について紹介していきます。

AI(人工知能)という言葉を耳にする機会は年々増えてきましたが、実際にAI技術を製品やサービスに導入出来ている企業はまだまだ少ないのが現状です。

同時に、AI技術に関する知識を豊富に身に付けているAI人材が不足しているのも大きな課題となっています。

記事執筆時点(2020年)においては、2019年あたりと比べるとAIブームは少し去ったかなという印象ですが、だからこそ、これからAI人材を目指す価値は大いにあると思います。

その理由は、調査会社ガートナーが公表しているテクノロジーに関するトレンドを示した「ハイプ・サイクル」を見てみると理解しやすいかと思います。

出典:ガートナーのハイプサイクルより引用

詳細は割愛しますが、簡単に言ってしまえば「ブームは去ったけど、本格的な導入期はこれから来る」といったトレンドになっているということです。

プログラミング未経験の状態からAI人材を目指すのは簡単ではありませんが、将来の潜在的なニーズはやはり高いので、興味のある方はこれから紹介する方法で是非AI人材を目指してみてください。

【こんな方に読んで欲しい記事です】

● AI(人工知能)に関する勉強をしていきたいと考えている方

● AI人材に必要な資格や知識を効率的に学習していきたい方

TAK
TAK

AI人材の定義は色々あるけど、ここではAIエンジニアを前提として話を進めていくことにするね。そこからコンサルタントや研究者を目指してもいいかも。

AI人材に必要な知識について

具体的な勉強方法を見ていく前に、まずはAI人材に必要な知識を確認しておきたいと思います。

実務的にはAI人材の定義も正直あいまいなので、求められる知識も意外とハッキリしていないと個人的には思っています。それでも、最低限知っておいた方が良い知識をまとめたものが以下になります。

【必要知識①】 pythonに関する知識や実装

【必要知識②】 応用数学(確率・統計、線形代数、情報理論等)に関する知識

【必要知識③】 機械学習に関する知識

【必要知識④】 深層学習(ディープラーニング)に関する知識

【必要知識⑤】 その他派生論点や最新動向に関する知識

未経験の状態から目指す方の場合、上記内容を見ても「?」って感じかもしれませんが大丈夫です。

TAK
TAK

僕もAIの勉強をする前は、どんな知識が必要が全く知りませんでした。

ここでは簡単なイメージだけ抑えてもらえればOKです。

一つずつ、簡単に説明していきますね。

まず、必要な知識の1つ目は「python」です。
これは、初心者の方にも人気の高いプログラミング言語の一つです。

pythonという言語は、大量のデータ分析をしたりWebアプリケーションを作るのに向いています。
そして、AI(人工知能)の仕組みを紐解くと、ベースには「ビッグデータ」と「数学」があります。

・ 大量のデータを扱えるようにするために、pythonというプログラミング言語が必要
・ AIモデルを数学(数式)で表現するために、ある程度の応用数学の知識が必要(→必要知識②)

と理解してもられえば良いかなと思います。

AIの仕組みについて最低限知っておきたい方は、以下記事で詳しく紹介しているので読んでみてください。

続いて、必要知識の3つ目と4つ目にあるのが「機械学習」や「深層学習」に関する知識です。

言葉が似ているのでややわかりにくいですが、AI技術の根幹にあるのが「深層学習(ディープラーニング)」という点は是非知っておいてください。

そして、深層学習を理解するためには、その前提として「機械学習」も知っておく必要があります。
機械学習としては、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などの種類があるので、実際に学習する際にはこれらの違いをしっかりと理解するようにしてみてください。

最後5つ目の必要知識は、周辺知識や最新の動向に関する知識です。

AI技術は目まぐるしく日々進歩しているので、どのアルゴリズム(方法)がモデルとして最適なのか、最新の研究ではどのようなことが議論されているのか、などを知っておくことも非常に重要になります。

とは言っても、これは最終段階で身に付ければ問題ないので、これから勉強される方は①~④あたりの知識を優先的に学習するようにしてみてください。

TAK
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以上の内容を踏まえた上で、オススメの勉強法を3つ紹介していくよ。

【オススメの勉強法①】E資格を目指す

オススメの勉強法1つ目は、AI資格の代表格「E資格」を目指す方法です。

E資格というのは、日本ディープラーニング協会JDLAが主催するAIエンジニアを目指す人向けの資格です。

E資格の試験範囲は、先ほど紹介した必要知識を網羅しているので、E資格に合格することは手っ取り早くAI人材を目指す方法とも言えます。また、E資格の認知度も年々高まってきているので、E資格を取得することで転職市場における自分の価値を高めることも可能になります。

TAK
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E資格を取得すると名刺にも記載出来るので、お客さんと名刺交換する場面でも興味持ってもらえることが多いよ。

E資格に合格すると、転職でも大きなアドバンテージになりますが、実際にE資格の受験資格を得るためには「JDLA認定プログラム」を修了する必要があります。

認定プログラムを提供している企業が増えてきているのが現状ですが、
・ 未経験の方でも基礎から一つずつ学べる
・ 専門実践教育訓練給付金制度により、より安く受講できる

といった2つの点を満たしている観点から言うと、株式会社キカガクが提供するコースがオススメです。

「短期合格」といった謳い文句ではなく、じっくり基礎から学びたい方向けのコースが用意されています。
>> 自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース【キカガク】

TAK
TAK

キカガクの場合、事前に無料オンライン説明会に参加することが出来るよ。
給付金の申請や説明会の開催時期も考慮して参加してみてね。

【オススメの勉強法②】自分に足りない知識を本やオンライン講座で補完する

オススメの勉強法2つ目は、本やUdemyなどを組み合わせて自分流に学習する方法です。

この方法はある程度基本的な知識がある方や、より費用を抑えて勉強したい方向けの方法です。

最近はAI関連の書籍もかなり多くなってきているので、「どれがオススメかわからない」という方は以下記事を参考にしてみてください。

時間をかけずに効率的にオンライン講座で学習したい方であれば、最近はUdemyでも良い講座が出てきているので、そちらを参考にしてみても良いと思います。

TAK
TAK

Udemyというのは、「教えたい人」と「学びたい人」をつなぐ世界最大の
オンライン学習プラットフォームのことだよ。

個人的にオススメな講座は、こちらも株式会社キカガクが提供している2つのコンテンツです。

先ほどと異なり、E資格の合格を目的としているわけではありません。
どちらかというと、人工知能や機械学習の仕組みを数学の基礎と結びつけて理解したい方向けとなります。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座(初級編)

● 機械学習の原理を数式と合わせて基礎から理解出来る人気講座

● 具体的には、微分から単回帰分析までをわかりやすく解説している講座

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座(中級編)

● 初級編をクリアした人がより実践的な知識を身に付けるための人気講座

● 具体的には、線形代数から重回帰分析までをわかりやすく解説している講座

ブラックボックスという言葉からわかるように、人工知能は「何をやっているのか」がわかりづらいのが現状です。そして、人工知能や機械学習を難しくさせている主な要因の一つは「数学」です。

数学そのものが難しいというよりも、pythonを使ったプログラムとの関連性がイメージしづらく、結果としてモデルの中身がわからないという状態に陥りがちです。

そんなよくわからない中身を紐解いてわかりやすく解説しているのが、キカガクのコンテンツです。

TAK
TAK

人工知能や機械学習のpythonコードと、数式を紐づけて理解したい人は必見!

【オススメの勉強法③】AI技術を使ったプロダクトを開発してみる

オススメの勉強法3つ目は、AI技術を活かしたプロダクトを開発しながら学習する方法です。

未経験の方の場合、(当然ですが)いきなりAI技術を盛り込んだプロダクト開発を進めるのは難しいです。

そのため、先ほど紹介した勉強法①や②でインプットしながら、「何か開発出来ないかな」といった視点を取り入れてアウトプットすることが大切になります。

どんなAI技術があるか、どうやって開発するかなど、学ぶべき点は多いですが、
・ 人工知能が実際のビジネスでどのように活用されているか事例分析する
・ すでに演習形式になっているコンテンツを受講する

などがオススメです。

TAK
TAK

E資格合格を目的とした講座の場合、プロダクト開発が演習形式で用意されていることが多いよ。他にはDjangoなどを勉強してみるのもオススメ

Djangoについては以下記事で詳しく紹介しているので、Webアプリケーション開発に興味が出てきた段階で良ければみてください。そもそもDjangoって何?という点についても紹介しています。

さいごに

今回は、プログラミング未経験からでもAI人材を目指すための方法を解説してきました。

AI人材を目指すことは簡単な道のりではありませんが、冒頭でもお伝えしたように将来的なニーズが今後より一層見込まれる職種でもあります。

最近ではキカガクを始め、難しいことをわかりやすく解説してくれる優良コンテンツも豊富なので、興味がある方は是非積極的にチャレンジしてみてください。

TAK
TAK

E資格の概要や過去問についても別記事で紹介しているので、内容を知りたい人は参考にしてみてね。

これからAIエンジニアを目指し、成功される方が一人でも増えることを願っています!

では今回はこのへんで。