必要な知識や技術などを解説この記事を開いたあなたに語りかけています。「自分だけのAIを作りたい」という方や「プログラミング学習の一環としてAIを作りたい」といったことを考えているのではないでしょうか?この記事では、AIをプログラミングで開発していく上で必要な知識やツールを解説していきたいと思います。プログラミングやAI初心者の方が対象の記事です。学習サービス・スクールKaggleに挑戦してみよう終わりにAIのキホンを知ろうまずAIを開発するためにはキホンの知識を知っておくことが重要です。歴史から立ち返って学んで行きましょう。以下の記事でAI・人工知能の全体感を解説しています。user今さら聞けない「AI・人工知能」とは?https://ainow.ai/artificial-intelligence-3/AI・人工知能の話題が連日のようにニュースに登るようになりました。「人工知能」というワードで検索された数が、2014年から急激に増えていて、関心を持つ人たちが増えているようです。2019年時点では検索数が若干落ち着いていますが、継続してAI...特に、今のAIブームの火付け役となったディープラーニングについてもしっかり学んでおきたいところです。基礎知識からAIとの違い、導入プロセスま...https://ainow.ai/2019/08/06/174245/AINOW編集部作成AIの技術に注目が集まると同時に「ディープラーニング(深層学習)」という言葉を耳にすることが多くなった方も多いでしょう。ディープラーニングは、特に画像認識の領域で人間を超え、AIのブームを牽引している技術だと言えます。G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。前章でAIがどんなものかわかったと思います。はい、ここで問題です。AIの中で機械学習の手法は大きく分けて三つありますが、なんだったでしょうか。答えられなかった方は前章のAIのキホンをもう一度読みましょう。次にAI開発に必要な道具を紹介していきます。エディタ・IDEプログラミングを行うためには、まずプログラムを書くための環境を用意しましょう。NoteBook)での開発をオススメします。CodeMicrosoft社の多機能テキストエディタです。高速で動作し、標準でも便利な機能が多いことや多くの拡張機能を揃えています。リンク先よりダウンロード、インストール可能。https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/PyCharmJetBrains社のPythonのIDE(統合開発環境)です。テキストエディタと違い、これ一つでコーディングから実行まで行うことができます。標準でリファクタリングやデバッグなど多くの機能を持っていますが、動作はエディタより重くなります。リンク先よりダウンロード、インストール可能。NoteBook)Python上で動作するテキストエディタになります。データ分析を行いたいときに、結果を視覚的にすぐに見ることができます。jupyterlab”コマンドでインストールできます。(Pythonがインストール済みであること)https://jupyter.org/プログラミング言語AIを開発するためのプログラミング言語は、基本的にPythonという言語一択と考えて良いでしょう。Python以外にも、C++やJavaなど他の言語でもAIを開発していくことは可能なのですが、PythonにはAI開発に便利なフレームワークが用意されているので、他の言語よりも比較的簡単に作ることができるのでオススメです。usersAI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https://ainow.ai/2019/09/20/175543/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。Lubanovicフレームワーク・ライブラリPythonでAIの開発を便利にしてくれるフレームワーク、特にニューラルネットワークを実装するフレームワークを紹介していきます。ためのライブラリです。Google社内で使われていたものがオープンソース化された。特徴は、ニューラルネットワークと呼ばれる脳の機能の特徴を計算によってシミュレーションできる。拓也KerasTensorFlowまたはCNTK、Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリ。ニューラルネットワークをより簡単に構築することができる。TensorFlowのコアライブラリでKerasをサポートしている。GulliPyTorchFacebook社が開発元の深層学習フレームワーク。Chainerをフォークしたものであり、コミュニティも活発。Networks社が開発する国産の深層学習のライブラリ。日本語での情報収集が容易なため、トラブルにも対応しやすい。ニューラルネットワークのデザイン・学習、評価といったモデル構築をサポートしている。v7以降はPyTorchに移行されるとアナウンスがありました。今後最新のAI技術を用いて開発を行うには、PyTorchや他のものを選択すると良いでしょう。https://chainer.org/announcement/2019/12/05/released-v7-ja.htmlニューラルネットワーク以外にも、強化学習のフレームワークや教師なし学習のフレームワークもあるので、自らが実装したい手法に合わせて必要なライブラリやフレームワークを選定していくと良いでしょう。開発したAIをWebサービスなどプロダクトとしてリリースしたい場合には、クラウド・サーバーの知識やデータベースの知識も必要になってくるので、しっかり学びたいところですね。詳しくここまで、ざっくりとAI開発に必要なAIの知識や道具がわかったことでしょう。これだけではAIの開発には不十分です。AIを開発する上で、どんなAIを作りたいのか、どんな手法を用いるのか、そして、どのように実装するのかといったより具体的な部分を知る必要があります。AIを実際に開発していくための知識と技術を学ぶためには、独学で書籍を使って学ぶ方法や、Web学習サービスで学ぶ方法、学習スクールに通うといったことが考えられます。学習サービス・スクール専門的な知識を獲得することができる学習サービスやスクールが増えています。無料で学べる講座も増えているのでチェックしてみてください。AINOW【リスト】無料講座も充実!AIを学べる講座まとめhttps://ainow.ai/2019/09/03/174914/#iAIエンジニアの需要が急増しています。国内でも数々の企業が優秀なAIエンジニアに対して、高い報酬を提示するなど、AIに精通した人材の獲得に尽力しています。富士通は優秀なAIエンジニアには4000万円もの報酬を与えると発表し、話題になりました。今、AI...Kaggleに挑戦してみようKaggleというのは、より精度の良い機械学習モデルを構築するデータコンペティションになります。企業や研究者がデータと課題を投稿し、コンペ参加者は精度の良いモデルを作ってテータの分析能力を競い合います。Kaggleに参加することで、実装力や知識が深まるだけでなく、実際に上位の人たちがどのようなコードを書いているのか見ることができるのでスキルアップに繋がりますよ。終わりに本記事では、AIを開発していくために必要な知識や道具などを解説・紹介していきました。AIを開発していくためには、AIの知識やプログラミングの実装能力など、初心者には大変なところが多いと思います。数年前に比べて初心者向けの情報や本が多くなってきているので、諦めず頑張りたいところですね。創発現象に着目したマルチエージェントシミュレーションシステムの研究をメインに行う大学院1年生。人間を多角的に分析するAIの活用に興味がある。2019年1月にAINOWのライターとしてジョインし、技術視点でAIに関する発信を行う。AINOW編集部キュレーションコラムAINOW編集部この記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。―予測の活用事例と課題感を、注目企業が語る(後編)RECOMMENDこちらの記事も人気です。