バックグラウンドなしでIT特にコンピュータサイエンスを専攻すると、共通の悩みで出てくるのが、
やばい、文系だから積分習ってない…
課題で指定されてるプログラミング言語も使ったことない…
という、授業や課題についていくのが大変かも？という不安や心配だと思います。
ネットで情報を集めて勉強するのも全然ありなんですが、
- 本は知識が体系的に集約されているので結果的に効率がいい
- オンラインコース動画の手順に従えば実際にコードを書く練習になる
ため、結果的にスキルが身に着けやすくなるので私はおすすめです。
私はオンラインコースとしっかり初心者向けに日本語で書かれたAIに関する基本書にかなり助けられたので、今回は文系出身の私が助けてもらった参考書とオンラインコースを紹介します！
おすすめ参考書編 AI・機械学習 科目の授業・課題で役立った教材
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで
ポチップ
機械学習系で買った初めての本で、だいぶお世話になった本です。
Jenny文系だった人、高校数学を忘れてしまった人、全くの機械学習初心者の最初の1冊にとってもおすすめです。
そもそもAIや機械学習とはなんなのか、何を便利にするためのものなのか、というところから、身近な例を問題にして、それを解決するにはどういう計算・モデルが必要なのかを数式でやさしく教えてくれます。
この本はアヤノ＆ミオの友達同士の会話形式で進んでいくため、説明の中で「あれ？どういう意味？」と思う疑問はだいたいアヤノが代わりに質問してくれます（笑）
本の後半にはPythonを使って実際にコーディングしていくフェーズがありますが、写経して練習すると組み立て方が分かるようになります。Pythonは大学のAI科目でも使っていたので勉強になりました。
この本、著者の立石賢吾さんのブログが元になっているんです。
実は私機械学習の調べ物をしているときに偶然ブログを見つけて、おもしろいし説明分かりやすい（笑）と思い、読み進めたら本になっていることを知ったというパターンでした！
基本を理解している人にとっては簡単すぎるかもしれませんのでスキップしても大丈夫と思います。
ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ポチップ
エンジニア界隈で有名なオライリーから出ているディープラーニングの「本格的な入門書」です。
私は、上で紹介した本を終えた後に補完的に使いました。本格的に機械学習の実装を学びたいという人におすすめです。
Pythonの基本的な使い方やグラマーからスタートします。私はこれまでPythonに触ったことがなかったのでだいぶ助けられました！
実際にPythonで機械学習系のライブラリを使い始めると気づくのですが、実際の難しいロジックや計算はライブラリのを使えるので自分で書く必要がないんですよね。で結局よく理解しないままできあがりってこともあります。
でもこの本は、できるだけライブラリを使わないで、自分で理論を理解しながらPythonでディープラーニング実装しようという趣旨のものなのです。
Jennyこの本を読破すれば、基本的な理論を理解せず分からないまま盲目的にライブラリを使うということがなくなります。
おすすめオンラインコース編 AI・機械学習 科目の授業・課題で役立った教材
みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2022年最新版】
もうちょっと立体的にAI・機械学習を勉強したくなってUdemyで購入したコースです。
これも初心者向けで、Pythonの基本・機械学習理論の基礎を実際に手を動かしながら学ぶことができます。
動画で違う専門家から説明を聞くことで、理論をもっと立体的に理解したいなあと思って受講したコースです。このコースのいいところは、開発環境のセッティングもゼロから一緒にできるので、コーディングを始める前につまづくというのがないことです。
数学の基本も含まれていたので、本より動画で学びたいタイプの人にはおすすめです！
【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
これは、AI科目の課題でTensorFlowとKerasを使う必要があったので、しっかり理解しようと思って受講したUdemyのコースです。
このコースは、Anacondaという開発ツールをインストールするところから、TensorFlow（AIのライブラリ）で何ができるかという説明、実際に手を動かしてMNIST（手書きの数字セット）データセットを使ってトレーニング・分類をしてみよう、ところまでカバーしていました。
以下の記事でも紹介したようなAI科目の課題で必要な知識がカバーされていたのでとっても助かりました！
初めてTensorFlow・Kerasに触るという人、まだPythonに慣れきってない人にぴったりだと思います。
文系・AI初心者におすすめ 学習ロードマップ
私は上記教材を全部使って学習したんですが、その上で「文系・IT系バックグラウンドがない人」向けのおすすめの学習順は以下の通りです。
まずはAI・機械学習に必要な基本的な数学知識を復習します。基礎なくして応用なしです！私が見つけた中では、この本が一番分かりやすく数学を解説してくれます。
ポチップ
数学の基礎をおさえた後は、実際にPythonに慣れてみます。Pythonの基礎をカバーしながら、同時に機械学習のモデルを実装していきましょう！自分の理解できるペースで進めたい場合はこちらの本がおすすめです。
ポチップ
動画を視聴しながら手を動かして学びたいという場合はこちらのオンラインコースが網羅性が高くおすすめです。
ここからは人によりますが、使いたい技術やライブラリに特化した学習をしていきます。私の場合は、TensorFlow と Keras を学習できるこちらのUdemy講座でした。
まとめ
今回の記事では、私が実際に助けてもらったAI・機械学習関連の参考書とオンラインコースをご紹介してみました！
本であれば立ち読みしたりKindleのプレビューを見てみたり、オンラインコースであれば無料のイントロダクション部分を視聴してみて、自分の学びたい分野・レベルがカバーされてそうか？をしっかり確認するようにすると、教材選びの失敗がなくなると思います。
本でもオンラインコースでも、自分の学習スタイル・難易度に合った教材を選べば、文系でも授業の内容にもちゃんとついていけるので、参考にしていただけたらと思います。
それでは！
