AI作成におすすめのトレーニング3選!必要知識や学習方法について解説

「初心者がAIを学ぶには大学に行く必要がある」「学習するにも内容がとても難しいのではないか」とAIについて学習する時に悩んでしまって、学習を始めるのをためらってしまったことはありませんか。

その悩みは自分に合ったAIのトレーニング方法を知らないことが原因です。
この記事ではAIのおすすめトレーニング方法を紹介していきます。

AIトレーニングに必要な基礎知識

まずAIを習得するために必要な基礎知識について紹介します。
AIを学ぶために必要な知識は主に3種類あります。
AIをトレーニングする前に、簡単な基礎知識をつけておきましょう。

AIトレーニングの基礎知識①数学

1つは「数学」です。AIの分野は基本的に計算で成り立っています。そのために数学は共通言語のようなものです。なかでも、「微分・数列・線形代数・数理統計学の基礎」は学んでおきたい分野です。それぞれの基礎知識に目を通しておく程度でよく、学習の過程で必要になった時に知識を補完していくのがよいでしょう。完璧に数学をやろうと思ってしまうと、それだけで膨大な時間がかかってしまいます。

AIトレーニングの基礎知識②Python

2つ目に必要なのは、プログラミング言語のPythonを扱う知識です。プログラミング言語はさまざまな言語が存在します。AIの分野でも、C言語などがPythonの他に使われています。Pythonは他の言語に比べて、直感的に理解しやすく、初学者向けです。加えて、AIの分野で使われることが多い言語です。データベース用のライブラリや、計算のライブラリ、時間を管理するライブラリなど、ライブラリが非常に豊富なのが理由です。AI作成で使用するものでも、scikit-learnやPyTorch、Kerasなど、多くのライブラリが用意されています。
Pythonの基礎知識については下記記事でも解説しています。

Pythonとは何?特徴から実例、コードや関数について徹底解説!

AIトレーニングの基礎知識③機械学習・ディープラーニング

そして、3つ目が機械学習・ディープラーニングの知識です。
機械学習は「教師あり学習」という学習方法を用いた技術です。
大量のデータを分析し、法則性を見つけ出し、将来を予知・予測します。ディープラーニングは「教師なし学習」という学習方法を用いた技術です。あらかじめ結果を与えずに、データを分析させる方法です。膨大な種類のデータを分類し、グループ化することで分析するデータの種類を減らせます。AIは大きくこの2つに分かれます。

機械学習やディープラーニングについてはこちらの記事で詳しく解説しています。

ディープラーニングとは?機械学習との違いややり方まで徹底解説

おすすめAIトレーニング方法3選

それではAI研究所がおすすめするAIトレーニング方法を紹介していきます。
AIの知識をどうトレーニングすれば良いか迷っている方はこちらのトレーニング方法を試してみてください。

おすすめのAIトレーニング①本を使って学ぶ

AIに関しての本を読みながら学習するのが向いている人におすすめのトレーニング方法です。
仕事や学業・家事の合間を縫ってAIのトレーニングをする場合、スキマ時間を有効に活用したいところです。
本を読むことが苦痛にならない方は、本を使ってAIトレーニングすることを考えましょう。
Pythonを基礎から学ぶには「独学プログラマーPython言語の基本から仕事のやり方まで」という本がおすすめです。
この本では、Pythonの基本知識を噛み砕いた表現で紹介しています。
あまり専門用語にかたよっていない表現が読みやすい本です。

機械学習・ディープラーニングの学習では定番の本があります。
それは「ゼロから学ぶDeepLearning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」です。
レビューなどでも高評価な本で、特に非エンジニアの方がひっかかりそうな抽象的な表現をかみくだいて説明しています。
まずはこの本で、AIについての概要を学び、さらに他の本でトレーニングを深めるのがよいでしょう。

ここで挙げたのはAIトレーニングを初めてスタートする時におすすめの本です。
1冊でトレーニングが完了するわけではなく多くの本を読まなければならないことが難点ですが、本を読むのが苦痛でない人にとってはデメリットにはならないでしょう。

おすすめのAIトレーニング②Webサービスの動画を見て学習する

「本を読むのは得意ではない、他に方法はないか」と思う方におすすめなのが、Webサービスを使用してトレーニングする方法です。
Webサービスは基本的にAI関係の動画かテキストの説明を見てトレーニングする方法です。自分のペースで学習を進められます。

Python のプログラミングスキルを高めるときの定番は、Progateというサービスを利用する方法です。プログラミング学習には、環境の構築が必要です。PythonではannacondaやJyupiter Notebookというソフトウェアを使用して、AIの学習を進めることが一般的ですが、ここでつまずく初学者は案外多いのです。Progateはそんな面倒な環境構築をせずにいきなりPythonの学習が可能です。Webサービスを利用する場合、Progateから始めるのが一般的です。さらに学びたい場合は、Udemyなどを利用する方法もあります。Udemyは動画群をパッケージで購入できます。アメリカで人気です。Progateの他に、ドットインストールやpaizaラーニングなども同じようなサービスです。

AIを学べるWebサイトではキカガク、JMOOC、Aidemyなどが有名です。
特にJMOOCは注目のサービスです。MOOCとは「大規模な開かれたオンライン上の講座」の英語表記の、頭文字を取った言葉です。有名大学の授業をオンラインで受講できるサービスになっています。
JMOOCはこの日本版です。
難しい内容を扱う授業が多いですが、本気でAIをトレーニングする意欲があるならば挑戦してみてもよいでしょう。

おすすめのトレーニング③Eラーニングのセミナーを受講する

おすすめのトレーニング③Eラーニングのセミナーを受講するイメージ

読書や動画視聴をしながら独学で学んでいくというのは、実はとても意志の強さが要求されるトレーニング方法です。またトレーニングの過程を自分でコントロールする必要があります。
その難点を解決してくれるのがAIのセミナーを受けてしまう方法です。
中でも注目されているのは「AI研究所」が開催しているEラーニングのセミナーです。

中でも「AIエンジニア育成講座」は、一括でpythonと機械学習・ディープラーニングをまなべる講座で、三ヶ月の短期集中型の講座です。東京大学の情報工学系研究科AIセンターの松原仁教授と、慶応大学理工学部の栗原聡教授がタッグを組んで、PythonやAI初心者でも、実践的にAIを使えるようになるプログラムを作成しています。初学者が挫折しやすい環境構築から、画像や音声、自然言語処理などの機械学習から、Kerasを使ったディープラーニングまで、一括のパッケージで学べます。

各AIセミナーの詳細はこちら

AIの資格を学べるセミナーもある

資格を意識して効率的にAIについてトレーニングしていくという方法もあります。
日本ディープラーニング協会(JDLA)ではAIに関する知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力をもつ人材を「ジェネラリスト」と定義します。このジェネラリスト向けに「G検定」という資格試験が行われています。
合格率は約50%~70%です。
AI研究所の「G検定対策講座」はこの検定に合格するための講座です。
講座では三種類の受講方法があります。「対面学習」と「ライブウェビナー」と「E-ラーニング」です。

対面学習では、同じ目標を持っている人たちと一緒に、分かりやすい授業を受けられます。直接講師に質問することも可能です。「ライブウェビナー」はオンライン型の講座で、講義を受けながらリアルタイムで、講師に質問ができます。
ライブウェビナーはパソコンがあれば場所を選ばずにAI作成をトレーニングすることができます。
パソコンの用意ができない場合も、レンタルパソコンが用意されています。
また「Eラーニング」型は、費用を抑えつつ動画を視聴して理解を深めていくタイプのAIトレーニングです。
今回紹介したAIのセミナーの場合、1年間ならば何度も動画を視聴できます。
さらに、オリジナルのテキストブック「G検定完全攻略テキストブック」が配布されるのも魅力です。このテキストブックは復習の時に参考書としても活用できます。

各AIセミナーの詳細はこちら

自分に合ったAIのトレーニング方法を選択しよう

以前に比べてAIのトレーニング方法はどんどん多様化しています。
インターネットの講座が普及してさまざまなAIのトレーニングスタイルが登場するようになりました。
学校に行かなければ学べなかったことがどこでも学べるようになり、AIのトレーニングに対するニーズも高まっています。
日々のスキルアップのために自分に合った方法を選択し、効率良くAI作成をトレーニングしましょう。

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