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AIプログラミングならPythonがおすすめである理由

 

AI開発をしたいんだけどどんなプログラミング言語がおすすめだろうか?Pythonがいいって聞くけど、どんな特徴があるんだろう?AIプログラミングに向いているPythonの勉強方法も知りたいな。こんな疑問に今回は解説します。

 

PythonのAIプログラミングに使えるライブラリー

▼機械学習
NumPy
Pandas
SciPy
Matplotlib
scikit-learn
dlib

▼ディープラーニング
TensorFlow
Keras
Chainer
Pytorch
MXNet
Deeplearning4j
Microsoft Cognitive Toolkit
PaddlePaddle
Caffe

超多いっすね。勉強量の多さがやばい。

 

結論、AIプログラミングに向いている言語はPythonですし、Pythonを学ばない手はないくらいです。理由として、機械学習やAIに便利なライブラリーがあり、データ解析もできて、webアプリケーションの開発とセットでできるのがPythonくらいだからですね。

 

いまAIや機械学習、データ解析などのスキルのある人材は需要が増えており、高年収を狙えます。AIプログラミングを出来るようになりたいならぜひPythonを学ぶといいです。今回はPythonの特徴や学び方を解説していきます。

 

AIプログラミングをPythonで学ぶなら、Aidemy がおすすめ

 

AI開発ならプログラミング言語はPython一択な理由

AI開発ならプログラミング言語はPython一択な理由

 

まずPythonとは何か、なぜAIプログラミングにPythonが向いているのかを解説します。

 

Pythonとは

Pythonは数あるプログラミング言語の中でも、人工知能に関連するライブラリーが豊富で機械学習エンジニアやデータサイエンティストが好んで使っているプログラミング言語です。

 

そのため計算処理なども高速ですし、AIプログラミングにおいてかなり主流になっており、今後ますます需要が伸びると予想されています。

 

機械学習や人工知能の活用ができる

AIプログラミングっていうと、画像処理だとかテキスト解析だとか、なんらかのデータをもとにアルゴリズムを作って機械学習していくものを想定していると思います。

 

Pythonはその辺のライブラリーも豊富でして、例えばアマゾンのレコメンドアルゴリズムだった李、グーグルのスパムメール判定のようなデータをもとに徐々に制度をあげていくようなAIプログラミングが他の言語と違って可能です。

 

データ解析もできる

他にもAIプログラミングとはス超す違いますが類似する分野として、データ解析や統計解析もPythonを使えば可能です。

 

もちろんデータ解析や統計解析に関する数学的な知識も別途必要になりますが。その辺のスキルや知識があればPythonのライブラリーを使って統計処理などができます。この辺もPythonならではな特徴です。

 

例えばABテストにおける有意検定などもPythonを使ってできますし、データの取得から検定まで実装を組んでおけば半自動的にできるためそういう用途でも活用できますね。

 

webアプリ開発もできる

Pythonが素晴らしいのは、そういったAI開発や統計解析だけでなくて、一般的なサーバサイド言語と同様にwebアプリケーションを開発できるところですね。

 

そのため、AIや人工知能、機械学習を活用したwebサービスの開発などでも使えます。初心者とかであれば、サーバサイド言語として学びつつ徐々にAI開発としてPythonを学ぶというような流れがスムーズ化と思いますね。

 

AIプログラミングに使えるPythonのライブラリー

AIプログラミングに使えるPythonのライブラリー

 

もう少しAIプログラミングについてPythonのメリットを深掘りするために、どんなライブラリーが用意されているか紹介します。今回は代表的なものだけですが、他にも多数のライブラリーがPythonにはあります。

 

Jupyter Notebook

1つ目は、Jupyter Notebookです。Jupyter Notebookは、データサイエンスや統計解析、データ解析といった用途で使われる開発環境のことです。Rなども使えますので、全般的なデータサイエンス用途で重宝します。

 

また手間なく起動できるというかブラウザでまま実装して動かせるのでAIプログラミングを学びたいPython初学者にとっては重宝するかなと思います。

 

AIプログラミングにおける、どんなデータを、どう処理して、どんな結果が出るかという一連の流れをメモしつつ実装して検証できるためひとまずインストールマストです。

 

sckit-learn

次がPythonでAIプログラミング・機械学習をしたい場合は、sckit-learn(サイキットラーン)もマストで使うべきライブラリーです。様々な機械学習手法が実装されています。

 

引用:Qiita

 

ざっくりとした全体像だけでもこれほどの機械学習手法(AIプログラミング)が、こちらのライブラリーで使うことができます。AIエンジニアを目指す場合には、まずここから習熟していくのもありです。

 

Tensorflow

最後は近年AIを活用したプログラミング技術でよく出てくるワードである、深層学習(ディープラーニング)のフレームワークであるTensorflowです。

 

こちらはGoogleが作ったフレームワークでして、ちょうどGoogleが画像認識で犬や猫をAIが判別できるようになったというニュースが出ていた時に活用されています。

 

最大のメリットはやはりGoogleが作ったものなので、深層学習を使う実システムでよく活用されているため、学んでおくと何かと便利なところですね。

 

AIプログラミングのためにPythonを学ぶなら

AIプログラミングのためにPythonを学ぶなら

 

もしPythonでAIプログラミングを学びたい場合は、統計や機械学習など難しい内容も学ぶ必要があるので、しっかりとしたスクールで学ぶのがおすすめです。

 

オンラインスクールの活用

AIプログラミングをPythonで学ぶ場合に一番おすすめなのは、オンラインスクールで学ぶ方法です。オンラインなのでスクールの割には価格が安いですし、とはいえスクールなのでしっかりとしたコードレビューや指導もあります。

 

また、オンラインなので忙しい社会人にも現実的にAIプログラミング学習ができるのも魅力的です。対面のスクールに通い続けるのも特に働きながらだとしんどいですからね。その中で言うと、Aidemyが一番おすすめですね。

 

Aidemyは、いくつかAIプログラミングの賞を表彰されていますし、権威のある講師が学習コンテンツの作成をしています。無料でビデオカウンセリングをうけられるので、一旦相談してみることも可能です。

 

今後PythonでのAI開発は需要が伸びるはず

最後ですが、PythonによるAIプログラミングの需要は今後どんどん高まっていくと予想されていますよね。
各種インターネット系の会社や、IT企業でAIプログラミングスキルのある新卒に年収1000万円を提示していたりします。

 

ディー・エヌ・エー(DeNA)のAI部門を統括する山田憲晋AIシステム部長が、そう説明する。同社では2017年、高いAI知識を持った学生のための採用枠「エンジニア職AIスペシャリストコース」を設けた。同社の新卒エンジニアは年俸500万円がベースだが、このコースは「600万円以上、最高1千万円」だ。
引用:DeNAがAIエンジニア新卒に年収最高1000万円提示

 

アメリカでも一番年収が高い職種として、AIプログラミングスキルのあるデータサイエンティストや機械学習エンジニアがとりあげられているので、日本でも今後スキル次第で高年収が期待できますね。

 

米国におけるすべての職業について年収の中央値と満足度と求人数を総合的に見たとき、最高の職業は「データサイエンティスト」であると、米国の求人情報サイトGlassdoorが示しています。
引用:アメリカの最高職種はデータサイエンティスト?

 

IT業界やweb業界のトレンドは、データ活用に向かっているのでAIを活用したプログラミングスキルのあるAIエンジニアの需要は世界的に高まっていくでしょうね。

 

まとめ

 

ということでAIプログラミングをするならPythonがおすすめであること、Pythonスキルを身に着ければ今後高い年収が期待できることを解説しました。参考にどうぞ。

 

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