40代WebエンジニアのわたしがAI学習を行うのに使った方法をまとめました。次のようなものを使用しましたが、メインでお世話になったのは、Courseraです。
- Coursera
- Udemy
- コンクール参加（Kaggle, Signate）
- 実際にAI系アプリ作成
「いちからAIを学びたいけど、どんな教材があるんだろう」という方の参考になれば嬉しいです。では、はじめていきますね。
CourseraのAI系講座
Courseraは、スタンフォード大学のAndrew Ng教授らによって2012年に設立されたオンライン学習プラットフォームです。Andrew Ng教授は、AI研究の世界的権威です。
Dr.Andrew Ng
こういった経緯があり、CourseraではAndrew教授の高品質の学習コンテンツが学べます。AIを学ぶなら、マストコンテンツといえるでしょう。
Courseraには、GoogleやAmazonなど大手企業のAI系コンテンツなどもあります。わたしが学習したものをざっくりご紹介します。
なお講座は英語です。英語が苦手な方にはキツイですが、「英語の勉強もしたい」という方にはもってこいの学習プラットフォームです。英語が分からなくても、日本語字幕がつけられるので安心です。
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最初Andrew Ng先生の名前を見た時、なんて発音するんだろうと疑問に思いました。Wikipediaで確認すると「アンドリュー・ン」とカタカナ表示されていました。「ン」って、ちょっと言いにくいですね。
Coursera講座①Supervised Machine Learning: Regression and Classification（教師あり機械学習 回帰と分類）
こちらはAndrew Ng教授が指導するCoursera上の人気AI講座で、機械学習の基礎を学ぶことができます。教師あり学習、回帰、分類などの重要な概念をカバーしています。
初心者向けに設計されているようなのですが、わたしにはそれでもハードルが高すぎました。Andrew先生のやさしい笑顔と声にいやされ、何とか最後まで終えたって感じです＾＾；
まったくAI系や数学系の知識がない場合は、ある程度の覚悟が必要かもしれません…
【講座終了証】
Coursera: Neural Networks and Deep Learning（ニューラルネットワークとディープラーニング）
こちらもAndrew教授の講座です。ニューラルネットワークと深層学習の基礎を学ぶことができます。4つのモジュールで構成され、ニューラルネットワークの構築、順伝播と逆伝播、活性化関数などの重要な概念をカバーしています。
各週の最後にはAndrew教授とAI界のすごい人とのインタビュー動画が入っており、毎回面白いお話が聞けます。第一週目のインタビュー相手は、あのジェフリー・ヒントン教授でした。
ヒントン教授は、先日ノーベル賞を取得した方です。【AIの父】ともいわれています。
ヒントン教授は、生理学や物理学、そして心理学を学ばれていたそうです。哲学も試みられたとか。AI研究に携わる前のお話なども聞けてとても面白かったです。
ヒントン教授以外のインタビューも、「聞く価値あり！」の大変興味深い内容でした。
ただ講座内容自体は、「やっぱり難しかった！」です。「全部ちゃんと理解できなくても、とりあえず、やりぬこう」と思い、なんとか終わらせました。
【講座終了証】
Coursera: Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning（人工知能、機械学習、ディープラーニングのためのTensorFlow入門）
Andrew教授の講座のあとは、こちらを学んでみました。
TensorFlowは、Googleが開発した機械学習とディープラーニングのためのオープンソースライブラリです。この講座は、TensorFlowを使用した人工知能、機械学習、深層学習の基礎を学ぶことができます。
適度なレベルの実務課題があり、わたしにとっては「ちゃんと学んでいる感」を感じられる嬉しい講座でした。
ようやく学んだことを理解できた感覚が得られた感じです。画像を分別する方法などわかって、面白かったです。
【講座終了証】
学習後、TensorFlowを使用した機械学習とディープラーニングのスキルを証明するTensorflowのデベロッパー認定資格も取得しました。
Udemy講座
Coursera講座はすばらしかったのですが、やはり難易度が高く、完全に理解したと言えない部分も残りました。そこで、いちからやりなおす気持ちで、Udemyの講座も受講しました。
AI・データサイエンス系の学習プログラムを提供されているキカガクさんによる「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 」の初級編と中級編を受講しました。機械学習とAIの理解を深めるためのコースですが、非常に分かりやすかったです！講師の先生の説明もお上手でした。
正直、これから始めればよかったかも、と思いました。
コンテストに参加（Kaggle, Signate）
上記のように学習をした後は、力試しにAI系のコンテストに参加してみました。AI系コンテストといえば、世界的に有名なのがKaggle（カグル）です。Kaggleは約100万人以上の方が利用している世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォームです。
ここはデータサイエンティストやAI開発者にとって、スキルを磨き、実力を競う絶好の場となっています。ひとことでいうと、AI系専門家がしのぎをけずる場所。
わたしは「どんなコードが書かれているのか、ちょっぴり垣間見れればいいなぁ」って感じで、コンペに参加してきました。結果は、惨敗です＾＾；メダルははるか向こうにしか見れないランクでした。
ですがKaggleは初心者や学習者にもやさしいところで、参加するだけでも得られるものは色々あります。
また、Kaggleにはコンペ以外の参加方法もあります。
たとえばノートブックです。ノートブックは、Kaggle上で自分のアイデアを試したり、データを分析したりするためのツールです。ノートブックに「いいね」が多いと賞がもらえます。わたしはノートブックで2回ほど銅メダルをもらいました。
作ったノートブックを読んでくれる人がいるのは、嬉しいですね。Kaggleはいろんな楽しみ方があるなぁ、と感じました。
Kaggleのページ
Kaggleではコンペでよいスコアを取るだけでなく、色々と学べることもあるので、とりあえず、参加するだけでも価値はあるかと思います。
なお、日本にも「signate」というAI系コンペプラットフォームがあります。英語が苦手だったり、規模が小さめのコンペがいい、という方にはsignateのほうがおすすめです。
実際にAI系アプリを作成：給与予測アプリ
ひととおり学んでからは、AI系Webアプリもつくってみました。政府統計をもとに、年齢や職種などから給与額を予想するアプリです。基本的な線形回帰技術を使って開発しました。
よかったら試してみてくださいね
| URL | https://salary-predict.cms-sample-site.xyz/ |
|---|---|
| 使用技術 | scikit-learn, Python, Flask |
| 機能 | 年齢・職種・役職・会社規模・学歴から月収を予測 |
詳細や、関連記事などご興味あれば、サンプルアプリのページをご覧ください。
さいごに
以上、AI系学習を始めたときの学習コンテンツについてご紹介しました。
ただ、学習は終わりではありません。AI系は進化が激しいので、今も日々学んでいます。
わたしは、AIの専門家になりたいとは思っていません。ですが、今後何を行うにしても、AIは不可欠です。特に、Webエンジニアのようにデジタル技術を扱う職種では、AIの基本的な理解と活用スキルは重要になってくるでしょう。自分でWebアプリを開発するにしても、AI系の知識は必要だと思います。
そういったわけで、今後も理論的というより、実践的なAI活用ノウハウを学んでいきます。
学んだ事、役立った技術など、Youtubeなどのコンテンツにしています。よかったら、下記チャンネルもチェックしてください。
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お読み頂きありがとうございました♪
新しい時代に向けて、引き続き、学んでいきましょう。
