PythonとAI：入門編【AI開発のための3つの準備】

AI開発のためのPython
Pythonの基礎を学ぶ
Pythonのライブラリを知る
Pythonで学ぶAIのお勧めリソース
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AI開発のためのPython

AIとプログラミングついて、色々な情報に当たると

プログラミング言語としてPythonが勧められている

ことが多いことに気が付きます。

今日は、

なんとなくAI開発とPythonに関係があるのは分かった

では、準備としてPythonでどんなことをすればいいのか

と思った人向けの記事です。

Pythonでここを抑えてから、AI開発の方法を探ろう

ということで、

Pythonの基礎的な勉強法
Pythonのライブラリ
Pythonで学ぶAIのお勧めコンテンツ

について紹介します。

Pythonの基礎を学ぶ

まずは、Pythonの基礎をある程度身に着ける方法についてです。

プログラミング言語として、Pythonはとてもシンプルな書き方をします。

とはいっても、基礎を知らずにAI開発の方法を探る段階に進んでしまうと、

プログラミング言語自体の習得
AI開発をプログラミングで進める

を同時にこなすことになり、挫折しやすくなります。

そのため、

Python入門書
Web上のPython入門コース

などで、一度簡単に基礎を学ぶことをお勧めします。

書籍であれば、

『Python 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』森巧尚著
『スッキリわかるPython入門スッキリわかるシリーズ』国本大悟 / 須藤秋良著

などがお勧めです。

Webの学習コースとしては、これまで紹介してきた

progate
ドットインストール

以外に、YouTubeに無料で視聴できる動画が多くあります。

などがお勧めです。

この段階で、特にプログラミングに慣れていない人は、一つひとつの概念を全て、完全に理解する必要はありません。

まずは、Pythonの記述方法をざっと把握するイメージで学習を進めていきます。

ある程度、Pythonでの書き方が頭に入った状態で、次の工程に進むと、よりAI開発の準備がスムーズに行くと思います。

Pythonのライブラリを知る

次に確認しておくと良いのが、

Pythonのライブラリです。

プログラミング言語でライブラリとは、

使い勝手のよいプログラム群をひとまとめにしたもの、です。

プログラミングする際に、ライブラリを活用すると、すべて自分で1からコードを書くよりも効率的に作業できます。

Pythonは、汎用的＝多方面に使用できるプログラミング言語であるため、大量のライブラリが存在します。

その中でも、AI開発の準備として、Pythonのライブラリの使い方を学ぶのであれば、候補が幾つかあります。

などが代表例です。

NumPyは、Pythonで数値計算をする際に広く使われているライブラリです。このライブラリを使うことで効率的に数値計算を行うことができます。数値処理をする開発、例えば

機械学習を組み込んだサービスの開発
初歩的なAIの開発

という際には、NumPyの知識が役に立つことがあります。

Matplotlibは、グラフ描画用のライブラリです。数値やデータを扱う際に、視覚的に確認したいという状況があります。その時にPythonではMatplotlibライブラリがよく使われます。

scikit-learnは、機械学習用のライブラリです。NumPy、Matplotlibと合わせて、一度使用しておくと、開発の時に便利なツールの一つとして、選択肢の一つとして考えられるようになります。

PyTorchとTensorFlowも同様に、機械学習用のライブラリです。scikit-learnに比べると、Pythonでディープラーニングを実装するのに優れています。Pythonでディープラーニングしてみよう、と思った時に、PyTorchかTensorFlowが使用するライブラリ候補の筆頭です。

まずは、NumPyとMatplotlibを学んでみるのがお勧めです。次にscikit-learnに取り組み、ディープラーニング用のライブラリとして、PyTorchかTensorFlow、どちらかを体験しておくと、その後の開発に取り組みやすくなると思います。