Python学習・スクール・講座

AI(人工知能)プログラミングの言語ならPython一択!な5つの理由

AIプログラミングはPython
AIジョブカレ公式

<本サイトで申込みの多いAI系プログラミングスクール>
No.1 AIジョブカレ *講師の質がバツグン!AIエンジニアの転職支援まで実施!
No.2 Aidemy Premium Plan *オンライン受講のAI、機械学習スクール
No.3 Data Mix *データサイエンティストを目指すならここ!

PythonはAI(人工知能)を学習し、
プログラミングするのに最適な言語!

21世紀はAI(人工知能)の時代と言われることがあります。

自動運転技術を自動車メーカーを始めこぞって開発していますが、これにも、車載センサーが検出したデータをAIが処理して、適した走行をする、というものです。(そのため、自動ブレーキをはじめとした安全運転技術にもAIが活用されるでしょう。ドローンにも活用されていますね)

Pythonは特にAI(人工知能)に関するライブラリが豊富に揃っています、
また、Googleが公用言語に選んでいることもあり、優秀なエンジニアが世界的に多いことも特徴です。

日本での人気もかなり上がって来ていますが、
アメリカでは数年前からずっと人気のプログラミング言語でした。

 

1, AI(人工知能)エンジニアに求められているのはPython

日本の大手企業(ホンダ、ソニー、日産、トヨタなど)特に、人工知能が関わる分野の求人にはちらほらとPythonが条件として乗るようになってきました。

また、ある調査では、AIを開発するポジションのエンジニアに求めるプログラム言語はPythonが過半数でトップ、というものもあります。

Amazonで人工知能の本を探しても、PythonかJavaがほとんどです。

UdacityやCourceraなどのMOOCでも、Machine learningやArtificial Intelligenceのプログラミングについては、Pythonがサンプルとして出てきます。

そう、人工知能=Pythonというのは、世界の流れなのです。

2.人工知能のライブラリが整っているのはPython

AIに使うような、例えばニューラルネットワークなどは、自分でコーディングしようとすると、非常に難しい数学的要素をプログラムに落とし込む知識が必要です。

ライブラリを使うことによって、それらの知識や、アルゴリズム作成スキルがなくても、とりあえずやりたい動作が行えるようになります。

(先端の開発をしようと思ったら、論文を読んで、実装して見て、というのができないといけません。そのためにはやはり数学も必要です)

まずは、手を動かして、実際どんなことができるのかを体験してみる、というのが良いかと思います。

それで、気になったところから徐々に理論も学んでいくと、実践と学習のバランスがとれ、より効率よく開発ができるでしょう。

人工知能や機械学習の理論を学ぼうとすると、
その背景にある数学をコーディングしないといけない気がしますが、
Pythonはライブラリが揃っているので、
問題ありません。

ブラウザ上で簡単にコーディングできてしまうJupyter Notebook
数値データの作成と処理が得意なNumpy
作図が得意なMatplotlib
線形代数、統計、解析など一通りの計算が入っているScipy
データ分析を行うのに使うPandas
機械学習アルゴリズムが揃っているscikit-Learn

あたりは、科学技術計算系の本を読むとよく出てきます。

これらのライブラリは普通にPythonで数学的アルゴリズムを組むよりも高速に動くことが多いので、使わない理由はありませんね。

また、これらのライブラリを用意するのも簡単です。
「Anaconda」というツールがあります。これはPythonで使うエディタなどのプログラミングツールやライブラリを簡単にインストールできるものです。

Google Tensor Flow

2015年に Googleが発表した機械学習ライブラリです。

人工知能は、大量のデータを処理するため、その処理を高速化することが重要です。

また、複雑な処理をするにあたって、高度な数学や、技術を用いようとすると、時間がいくらあっても足りません。

このようにライブラリが作られているのは非常に良いことですね。

PyTorch

PyTorchはChainerをベースに作られたディープラーニング用のライブラリです。
2018年現在だと、論文でもPytorchが活用されている場合が多く、
最新論文のアルゴリズムを再現するのに便利です。

 

 

他にも、

Chainer

Caffe

scikit-learn

pylearn2

pybrain

 

など、様々なライブラリが世の中では開発されているため、あまり多くのことを完全に理解していなくても、プロトタイピングなどはできてしまいます。

3.Pythonはチュートリアルも揃ってて学びやすい!

Pythonも、基本のライブラリの使い方や、if, for,などの構文はチュートリアルになっています。

Pythonチュートリアル

 

それ以外にも、ドットインストール、Progate、paiza Learningなどでも、入門編であれば教材があります。

そこで手軽に入門できます。

もちろん未経験者、初心者が本格的にエンジニアになりたい、と思ったらこれでは不足なので、きちんと学ぶ必要がありますが、
動くプログラムがすぐかけるので、やっていて楽しいです。

 

4.人工知能の教科書、本のサンプルコードは大体Python

AIを働かせるには、大量のデータを使った方がより効果的です。では、そのデータをどこから集めてくるか、というとWeb上から集めるのが1番です。

特定の条件で検索されたデータを集めるWebスクレイピングと言います。

最近はPythonでスクレイピングの本も出ています。

 

5.WebはRuby on Railが流行っているけど、
PythonにはDjangoやFlaskがある!

Webアプリを作るのによくRuby on Railsというフレームワークが使われています。

このライブラリとは、よく使う関数をまとめておくことによって、何度も同じことを書かなくて済むようになるものです。

自分でコードを書くと、必ずしも効率の良い処理ができるとは限りません(特に初心者には)が、公開されているライブラリは優秀なエンジニアが開発しているため、効率よく動くものが多いです。(トップエンジニアたちが改善を繰り返しているので必ずしも最高率ではないと思いますが、初心者に違いはわかりません)

Webアプリだと、例えばメールフォームやログイン画面、管理画面などがありますが、それらも手間なく実装することができるため、サービスをすぐにローンチできるようになります。

djangoのチュートリアル

 

おまけ. ロボットだって、Pythonで動いてる!

ソフトバンクショップに、白い人型ロボットがいるのは見たことありますよね?

あのロボット「Pepper」は、
アイコンをつなぐタイプのビジュアルプログラミングもできますが、
中身はPythonによって書かれています。

また、PepperはフランスのロボットベンチャーAldebaranによって作られたNAOqiというOSによって動いています。

実は、同じOSを使った小型の人型ロボットにNAOというロボットがいます。

そのため、対人コミュニケーション専門のPepperと、歩行などの動作もできるNAOのどちらもPythonを使うことによって使いこなすことができます。

Pepperには感情エンジンも搭載されているため、人間の感情を解析して、感情に応じた反応を返すようなシステムも、そのうちPythonでプログラミングできるようになるかもしれませんね。

Honda Research Instituteも、昔からPythonを使って研究をしています。

 

AIを仕事にしたい、仕事にAIを組み込んで効率化したり、他社と差別化したい、という人は、一度PythonでAIプログラミングを勉強しよう!

AIエンジニアは現在需要が高まっています。
それに伴って、社会人向けの機械学習、AIのスクールも盛り上がってきました。

詳しくは以下の記事に解説しています。

AIジョブカレ公式