AI開発に不可欠なPython!独学からスクールまで勉強法をまとめてみた

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現在、AIの国内市場規模は3000億円にも登ると言われています。

AI技術の中でも特に注目されているディープラーニングなどの機械学習技術の分野で最もよく使われているのがPython(パイソン)です。

この記事はなぜPythonが選ばれるのかといった話から、Pythonを学ぶためのオススメの書籍・講座に至るまで説明するPython入門編です。

Pythonとは何か

Pythonとはプログラミング言語の一つです。

JavaScriptやC言語といった他の多くのプログラミング言語に比べてわかりやすい文法で、使い勝手が非常に良いのが特徴です。

小学生が学んでいるケースもあります。

Pythonを学ぶメリットとは

今、Pythonを学ぶメリットは、間違いなく機械学習やディープラーニングといった、注目を浴びているAI分野で広く使われているからです。

現状、Pythonを含めて、先端技術の知識をもつIT人材は引く手あま多です。人工知能技術戦略会議によると2020年には需要に対して供給が45000人以上足りないと予測されています。

AIエンジニアになりたいとかんがえているかたは、Pythonをきっかけにプログラミングを学び始めてもいいかもしれません。

ぶっちゃけ独学でやれる?

Pythonを学習する上でまず疑問点として上がってくるのが勉強法についてですよね。独学で勉強するのか、スクールに通うのか、オンライン講座を受講するのか。それぞれのメリット・デメリットについて記載します。

独学

メリット

  • 費用を抑えられる
    スクールに通うとなると、それなりのお金がかかります。費用は10万円から60万円以上のものもあります。それらコストを抑えられることは勉強を始める動機にもなりますね。
  • 自分のペースで勉強できる
    スクールなどに時間を制限されたくない人にはおすすめです。独学であれば起床後や就寝前の1時間に勉強することも可能です。スケジュールが変動的な方は、独学の方が楽かもしれません。

デメリット

  • 質問しにくい
    プログラミングの学習ではどうしても自分で解決できない問題が頻繁に起きるため、試行錯誤が必要です。筆者も1つのミスのために半日を費やした経験があります。その際にプロに聞けないのはストレスですし、時間の無駄遣いになりかねません。ただ今は質問するサイトも豊富になっているので、それを頼るのもいいかもしれません。
  • 挫折する可能性が高い
    独学でプログラミングを勉強する場合は挫折する可能性が高めです。9割以上が挫折すると謳うサイトもあります。自分でモチベーションを保つのは難しいのかもしれません。

スクールに通う

メリット

  • いつでも質問可能
    プログラミング勉強中は非常に多くの質問が浮かんできます。その度にプロに質問できる環境が整っているのは非常に効果的です。
  • 最短で目標達成
    独学と異なり、スクールにきたら勉強するしかありません。また的確なアプローチ方法を考えてくれますし、相談にも逐次応じてもらえるので、独学に比べて圧倒的な速さで目標を達成しやすくなります。短期間に質の良い勉強ができるので挫折しにくいのも特徴でしょう。

デメリット

  • お金がかかる
    やはり一番のネックは費用の高さでしょう。すぐには捻出できない額なので学生の方は検討する必要があります。学割プランの提供をしているところもあるので、活用してみてもいいかもしれません。
  • 費用対効果は自分次第
    いくら素晴らしいスクールといえども本人のやる気がなければ成長することは難しいでしょう。多額の費用を出す以上、本当に自分がやりきれるのかを今一度考える必要があります。勉強は結局自分次第です。

オンライン

最後に紹介するのは独学とスクールのハイブリッドであるオンライン講座を取るという選択肢です。

メリット

  • 比較的低コストで質の良いサービスを受けられる
    サービスによってはオフラインのスクールに通うよりも低コストでプロによる教育を受けられます。
  • 独学よりは簡単に
    独学の場合と比べて難しい問題に当たった際の対応方法が整備されていたり、効率的な勉強方法が確立されているので学習者は安心して勉強できます。
  • 移動時間などがほぼない
    オンラインコースはパソコンで学ぶのでWi-Fi環境さえあれば、家でも勉強できます。スクールのように教室に通う必要がないので時間の節約になります。

デメリット

  • モチベーション維持が難しい
    独学で学ぶ場合と同様に自分で進める必要があるので高いモチベーションを維持する必要があります。独学の時に比べて効率よく学べるので挫折する確率は下がるのですが、やはり自分と戦う強い気持ちが必要です。

以下はおすすめオンラインコースなどのAIを学べる講座についての記事です。

Python習得のステップ

次にPythonを学ぶ際に踏むべきステップを紹介します。

更に、ここでは単なるPythonの勉強方法に限らず、将来的にAI人材になるために入門的なステップも含めて紹介していきます。やはりPythonだけができてもそれを活かすには他の分野の知識も必要です。

AI人材になるための入門的ステップを3つに分けると以下のようになります。今回は知識取得とプログラミングの習得に関して言及します。

  1. 知識取得
  2. プログラミングの習得
  3. プロダクト制作

知識取得

勉強の最初は知識取得になります。AI人材になる上で必要な知識のうち、最初に取り組みやすいのは以下の2つです。

  1. AIの知識
  2. 数学的知識

AIの知識取得

AI(機械学習ディープラーニング)の知識取得はPythonを学ぶ上でも必要な知識です。

Pythonのみを勉強するのではなく、それがどのように生かされていくのかといった広い視野をあらかじめ持つことは重要です。

おすすめの本を2冊紹介します。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

 

日本ディープラーニング協会の監修・推薦図書です。人工知能について全体像を得られます。
事前知識のない方でも簡単に読める本です。

 

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

 

「人工知能は人間超えるのか ディープラーニングの先にあるもの」よりは少し踏み込み、機械学習の概念なども取り上げていますが、イラストや図が非常に多く読みやすいため、入門書として最適です。

 

数学的知識取得

いうまでもなく機械学習には数学の知識が必要です。最初は微積分・線形代数・確率などを学ぶと良いでしょう。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

 

機械学習する上で必要な数学を会話形式で進めていく本です。読みやすく、数学の入門書として全体像を把握するのに適しています。

 

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

 

人工知能に使われる最低限の数学的知識を学べる本になっています。それぞれの数学的知識がどのように人工知能に利用されているのか。開発する際にこのような基礎的地力があることで正しい判断を下せるようになります。

 

上記で紹介した書籍を含めた他の書籍についても以下の記事で紹介しているのでぜひ参考にしてみてください。

また他の書籍で更に知識を深め、資格を取るのも良いかもしれません。以下の記事はAI関連の資格に関して紹介しているので参考にしてみてください。

プログラミングの習得

プログラミングを本格的に学習するのに際して、上記でも紹介した通り、3パターンの学習方法があります。ここでは独学の場合とオンラインスクールの場合の学習ステップについて紹介します

独学による学習ステップ

  1. Progateなどで初歩的なPythonコースに取り組む
    月額980円でPythonの全体像を学ぶことが可能です。
  2. Python公式チュートリアルに取り組む
    Pythonを運営している組織が公式に公式に公開している「Python の言語仕様と仕組みについて、基本的な概念と機能が紹介されたドキュメント」です。ProgateのPythonに取り組んだ後にチュートリアルに挑戦するとちょうどいいでしょう。
  3. 自分で好きなアプリケーションを作ってみる
    自分で何か形にしたいものをアプリケーションとして作ってみましょう。

オンラインスクールによる学習ステップ

  1. Progateなどで初歩的なPythonコースに取り組む
  2. UdemyやTechAcademyなどのオンラインコース に取り組む
    以下におすすめのオンライン講座についての記事を掲載しますので参考にしてみてください。
  3. 自分の好きなアプリケーションを作ってみる

 

またPythonを学習する上でオススメの書籍を紹介します。以下の2冊を含めたプログラミングの書籍に関しても上記の記事で紹介しています。

その中で特に評価の高い書籍を紹介します。ちなみにPythonの本を選ぶ際には必ず、手を動かすコンテンツが入っている本をオススメします。読むだけではPythonを理解しにくく、挫折しやすくなるためです。

Python3 入門ノート

プログラミング初心者やPythonの基本のキから学びたい方にはとても参考になる本です。この本を取り組む中でPythonの基本文法を理解するだけでなく、機械学習を体験することも可能です。

 

 

ゼロから作るDeep Learning

世界的に有名なシリーズのPython ver.です。ディープラーニングに必要なライブラリを使わずに、初歩的なところから1つずつPythonで実装する本です。数学ができない状況でも読み進められるようにできていますが、あらかじめ数学の知識があると読みやすさが全然違います。

 

実践できる講座紹介

上記の勉強方法にも記載した通り、世の中には数々のオンラインコースも存在します。以下に紹介するオンライン講座は知識取得とプログラミングのどちらも効率的にできるのがポイントです。以下の記事を参照してみてください。

ここでは「有料講座」「無料講座」について2つずつ紹介します。

有料オンライン講座

AI Academy(サイバーブレイン株式会社 )

自分に最適なカリキュラムでAIやPythonを学べるオンライン講座です。豊富なコースから自分のやりたいことを軸に学習できるので飽きずに取り組めます。

また数学や統計に関しても学べるのは良い点です。そして料金が月額980円と良心的です。

Aidemy(株式会社アイデミー)

AIや機械学習に焦点をおいたオンラインサービスです。Python入門編から自然言語処理まで様々なコースを学ぶことが可能です。

Aidemyのオンラインコースは数学的知識がなくても取り組めるように工夫されているので数学の勉強と同時進行で学ぶことができます。

無料オンライン講座

ここで紹介するのは無料で学べるオンラインサービスです。

有料と比べると、オンラインスクールのように体系的になっているサービスというよりもあくまで学習の補助としての役割を目指しているサービスが多いので、自分の学習の助けにするといいかもしれません。

ドットインストールPython入門

Pythonの入門編や実用例を短い動画で紹介するオンラインサービスです。動画で学ぶことが好きな人にはおすすめです。

Coursera

世界的に有名なサービスの一つです。無料で大学の講座を学べるオンラインサービスです。CourseraはMOOC(ムーク)というサービスの一種です。Coursera以外にもedX、JMOOCなどさまざまなMOOCサービスがあるので探してみると良いでしょう。

オフライン講座

上記以外にも日本で受けられるオフライン講座も多数あるので以下の記事を参考にしてみてください。

環境を整える

最後にPythonには必要なライブラリの紹介をします。

ライブラリとはPythonで使える便利な関数などが含まれたモジュール群のことです。ライブラリをインポートすることでPythonでプログラミングする際に手助けとなる関数が使えるようになるのです。ここでは5つ紹介します。

Scikit-learn

Scikit-learn(サイキットラーン)はエンジニアの中で知らない人がいないほど有名なライブラリです。
このライブラリに入っているアルゴリズはどれもすぐに使える優秀なものばかりです。

Chainer

Chainer(チェイナー)は日本の企業によるライブラリです。
日本人によるライブラリだけあって、ライブラリ内で非常に書きやすく・開発しやすいです。
Pythonで綺麗に実装されるているので動作修正が非常に簡単になります。

PyTorch

PyTorch(パイトーチ)はGAFAでも有名なFacebookが開発しているライブラリです。Chainerに使用感が似ているため、どちらかに慣れればもう片方も簡単に使えるようになるでしょう。使いやすが高いため最初に候補に入れるべきライブラリでしょう。

Jupyter Notebook

データサイエンティスト向けのPython開発環境のライブラリです。
特徴はコードとドキュメントを一箇所に残しておけるということで、利便性が段違いです。

Tensorflow

Tensorflow(テンソルフロー)はGoogleが作ったDeep Learningに特化したライブラリです。非常に細かくコーディングできますが、実装するのは大変なので入門時には関係ないかもしれませんが、将来的にDeep Learningを実装する時には検討すべきライブラリでしょう。

まとめ

どうでしたか?Pythonを勉強するのは簡単なことではないです。しかし、入念に計画し、コツコツやっていけば徐々にできるようになります。勉強方法は一つではないのでこの記事を参考に自分なりの勉強方法を確立してくださいね。

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