【初心者向け】Pythonによる最短最速AI学習ロードマップを解説します！

最近、ChatGPTなどの影響から注目度が上がり、AIを学ぶ事の重要性はとても高くなっています。

しかし、初心者にとっては「難しそう」「結局何から始めればいいの？」と多くの悩みがあります。

僕自身もAIやプログラミングを始めてから今に至るまで、たくさんの失敗を繰り返し、遠回りをしてきました。

そこでこの記事では、初心者でも迷わずに努力出来る『最短最速AI学習のロードマップ』をまとめて解説します。

この記事を読めば「ゼロからAIを学び始める初心者がAIスキルを習得するまでに本当に必要な手順」が全て分かります。

最短最速AI学習ロードマップの全体像と流れ

最短最速AI学習ロードマップの全体像と流れは以下のとおりです。

これから、それぞれについて順番に解説していきます。

初心者でも、分かりやすく最速で学んでいくためのロードマップとなっています。

ぜひ、参考にAI学習の一歩を踏み出してみてください。

タッチタイピングを習得する

まずは、プログラミングを学ぶ上で必須なタッチタイピングの習得を最優先で行いましょう。

もう既に、タッチタイピングはマスターしているという方は、次のSTEP1へ進んでください。

少しでも自信のない方は、目を通して実践してみてください。

なぜタッチタイピングが必須なのか？

タッチタイピングを習得するべき理由は以下のとおりです。

最も重要なのは、タイプミスが減る（すぐに気づける）という点です。

プログラミングにおいて、タイプミスはエラーを引き起こす原因になります。

タッチタイピングが、出来ないと、ある一定の量の文章を打ち終えてから画面を確認するため、打ち始めの部分でタイプミスをしていた場合、またそこまで戻って修正を行うことになり、非常に効率が悪いです。

しかし、そういった経験がある方も多いのではないでしょうか。

また、タッチタイピングが出来るようになると、単純に独自の方法でタイピングを行うよりも、早くコードや文章を打つ事が出来ます。

ミスが少ない かつ 速く入力出来るため、作業の効率化に繋がります。

こうした点から、タッチタイピングの習得は必須であると言えます。

タッチタイピングの習得方法

タッチタイピングを習得するための流れは以下のとおりです。

まずは、正しい指の配置を覚えましょう。正しい指の配置を覚えたら、正確にタッチタイピング出来るように練習しましょう。最後に、正確性はそのままに、より速く入力出来るように練習しましょう。

詳しくは以下の記事で解説しています。

GitとDockerを学ぶ

タッチタイピングが習得できたら、いよいよAIへのステップが始まります。

STEP1は、GitとDockerについて学びましょう。

GitやDockerはPythonやAIに直接的に関係するものではありません。

しかし、知っておくと非常に便利です。後から習得するのではなく、最初から学んでおくことをおすすめします。

Gitとは？

Gitとは、バージョン管理ツールで超簡単にコードを管理してくれるツールです。

チームでの開発だけではなく、個人の研究・開発においても非常に便利なツールです。

バージョンを管理しているのでいつでも一昨日のB機能を開発する前にバージョンを戻すことができます。

詳しくは以下の記事で解説しています。

Dockerとは？

Dockerは「コンピュータ上にコンテナと呼ばれる箱を作ってそこにOSや他のソフトを入れてあたかも違うコンピュータのように扱えるもの」です。

詳しくは以下の記事で解説しています。

Pythonの基礎を学ぶ

STEP2では、Pythonの基礎を学びましょう。

以下の項目などを押さえておくと良いと思います。

詳しくは以下の記事で解説しています。

Python データサイエンスを学ぶ

STEP3では、Python データサイエンスについて学びましょう。

これから機械学習や深層学習を学んでいく上で、まずPythonの基礎（データ分析）について学ぶ必要があります。

これもいくつか学ぶべきポイントがあるので、押さえておいてください。

Pythonで学ぶべき基礎項目

まず、PythonでAIを学ぶ上で学んでおくべき基礎項目は以下の通りです。

上表の3つについては、基礎知識として押さえる様にしましょう。

Pythonの基礎として、最低限この3つを学んでいればこの後の機械学習・深層学習も理解できると思います。

それぞれ一言で表すとこのような特徴・役割があり、とても重要なので学ぶ必要があります。

Pythonの基礎が学べるおすすめ動画

Pythonの基礎など、こちらの動画の方（いまにゅさん）がすごく分かりやすい動画がたくさんあるので参考にしてみてください！

▼ 【完全版】この動画1本でPythonの基礎を習得！忙しい人のための速習コース（Python入門）

統計（数学）の基礎を学ぶ

STEP4では、基礎的な数学を理解するという事について説明していきます。

数学と聞いて、嫌な気持ちを持つ方もいるかもしれませんが、AI学習において数学は避けては通れない部分となっています。

しかし、重要なのは必要最低限の数学の知識を身につけておくという所です！

もちろん、数学が得意な方は細かい部分までしっかりと理解できるに越したことはありませんが、最低限押さえておいて欲しい部分というのがあるので、今回は『最低限必要な数学』に絞って話していきます。

AIに最低限必要な数学とは

上表のように、押さえておくべき数学のポイントは3つになります。

これらは、機械学習・深層学習を学ぶ上で、全般的に出てくるのでしっかりと押さえておく必要があります。

本格的に、機械学習・深層学習の基礎について学んでいくときに、モデルのアルゴリズムを理解していくときなどに必要な知識になってくるので、最低限の数学は必要となります。

参考までに数学を学ぶ上で、おすすめの書籍も紹介しておきます。

▼ 最短コースでわかる　ディープラーニングの数学

言わずもがな、数学を学ぶ上での一番いい本なのでぜひ勉強の力になると思います。

それでは、いよいよ次から機械学習・深層学習という話に入っていきます。

機械学習の基礎を学ぶ

STEP5では、機会学習の基礎について学びましょう。

機械学習・深層学習を使っていく上で基礎知識を学んでおく必要があります。

自分のやりたい事である特化型AIを実現するためにもしっかり学ぶ必要があります。

機械学習の基礎知識

まず、機械学習の基礎知識について概論についてはまとめた記事があるので参考に見てみてください。

▼ 機械学習の基礎知識についてまとめた記事はこちら

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その上で、機械学習や深層学習の手法など具体的な勉強をしていきましょう。

ここでは、今までSTEPごとに学んできた知識をフル活用して、モデルなどの知識とそれを実装するPythonの実装能力を身につけていきます。

機械学習の勉強するべき項目

機械学習と一言で言っても、これだけ多くの項目があります。

さらに言うと、ここに書いたものは基礎として押さえておくべき知識として全てではありません。

これだけではなく、さらに自分の課題に必要な部分の知識を適宜補いながら学んでいく必要があります。

深層学習の基礎を学ぶ

STEP6では、深層学習の基礎について学びましょう。

深層学習の勉強するべき項目

機械学習と深層学習の基礎だけでもかなりのボリュームがあり、しんどいかもしれませんが基礎知識としてあげたこれらのものは勉強してみましょう！

しかし、全てを数学的なところから1~10まで理解しようとすると、挫折してしまいます。

なので、全て理解できなくてもいいので、少しずつ理解できるところから始めてみましょう！

また、アルゴリズムの数学的な式を最初から全て理解するのは至難の業なので、最初から数式をしっかり理解しようとするのはおすすめしません。

そして、これらの基礎知識をある程度勉強出来たら、いよいよ実際に解きたい問題にチャレンジしてみましょう。

例えば「AIで画像から乳癌の分類をしたい」と考えているのであれば、画像分類に関係のある機械学習・深層学習の方法をまずは勉強してみるなど工夫して勉強してみてください！

必要な部分を必要な時に勉強していく事も大切だと思います。

まずは、手を動かして実際にやってみる事です。

医療で使えるフリーのデータセットはこちらにまとめているので参考にしてみてください。

▼ 医療で使えるフリーのデータセットをまとめた記事はこちら

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手を動かすのが最短最速の道です！

機械学習おすすめの教材

参考として、オススメの教材は、キカガクで無料公開されている脱ブラックボックスコースです！

これだけのボリュームで無料というのが信じられないくらいの内容なので、ぜひ活用してみてください！

登録すればすぐに無料で学び始められるので、おすすめです。

まとめ

今回の記事では、【初心者向け】Pythonによる最短最速AI学習ロードマップを解説しました！

少しでも、多くの人の参考になれば嬉しいです。