AI（人工知能）って難しいですか？　このコラムを読めば解ります！！！

こんにちは！
IT・プログラミング関連講師の荒川栄一郎です。
本日は「AI（人工知能）」について記述します。

AI（人工知能）について

AIとは「Artificial Intelligence」の略語で
人間が持っている認識や推論などの能力を
コンピューターでも可能にするための技術の総称で
言わずと知れた人工知能のことです。

もう少し簡単に言うと
AIは「人工的に作られた人間のような知能」です。

AIを応用したシステムには
●お掃除ロボット
●自動車の自動運転」
●将棋・囲碁ゲーム
●がん細胞の検出システム
などがあります。

また近年のAIは
家電やロボットなど我々の生活にも身近なものになってきています。

ロボットとAI（人工知能）の違い

ロボットは、プログラム通りに動きますが
プログラム外のことには対応できません。

AIは、自ら考える機能が備わっており
一度作成すると人間の手を離れても自発的に成長していきます。

AIの活用事例としては
●お掃除ロボット（ルンバ）
●自動車の自動運転
●感情を持つロボット（Pepper）
●コールセンターなどのオペレーション業務のサポート
●クレジットカードの不正使用検知
●検索エンジンの最適化（Googleなど）
などがあります。

AI（人工知能）の構成

AIには
機械学習と深層学習があります。

深層学習は機械学習の一部の要素で
「ディープラーニング」と言うこともあります。

機械学習は
コンピュータにデータを与え
判断を反復させることでタスク（仕事）の特徴を学ばせます。
つまり、タスクの法則性をコンピュータに学ばせるのです。
そして、コンピュータがタスクを自動化します。

深層学習は
機械学習を発展させたもので
「ニューラルネットワーク」と呼ばれる
人間の神経細胞をモデルにしたコンピュータを利用した学習の仕組みです。

ニューラルネットワークをもう少し簡単に言うと
人間の脳の仕組みをコンピュータに適用したものです。

機械学習と深層学習の違いは
機械学習では
学習の素材となるデータの特徴と分類とその量は手動で選択されますが
深層学習では
コンピュータが自動で行う点が大きな違いです。

機械学習について

機械学習とは
大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得することで
物事を判断するための判断軸は人工的に取り付け、その上で機械自身に学習させます。

機械学習の応用例は
●顔検出
　数百のデジタル写真から特定の人物が写っている写真を識別する。
●数字認識
　封筒の郵便番号の手書き数字を識別し、地域毎に仕分けることができるようにする。
●スパム検知
　受信ボックスのメールが、スパムであるか否かを識別させる。
●クレジットカード不正検知
　クレジットカード取引履歴から、ある顧客によって取引されたものか否かを識別する。
●会話理解
　ユーザーによって発言された要求を識別する。
などがあります。

また機械学習には
「教師あり学習」と「教師なし学習」と「強化学習」があります。

教師あり学習は
教師データ（入力に対する解答例）をヒントに学習します。

教師あり学習は
●迷惑メールフィルタ
●ドキュメント分類
●ジェスチャー認証
●株価予測
●価格予測
などで利用されています。

教師なし学習は
予測すべきことがあらかじめ決まっていません。
入力データだけでクラスター（データのまとまり）をいくつか見つけます。

教師なし学習は
ビックデータでの分析などに使用されています。

ビッグデータとは
従来のデータベース管理システムなどでは
記録や保管、解析が難しいような巨大なデータの集まりです。

また、教師なし学習は
「購買履歴」のデータから「商品Xを買った人は、商品Yを買う確率が高い」
という情報が得られるような部分で利用されています。

強化学習は
いい結果を出させるための学習で
与えられた環境における価値や利益を最大化します。

「連続した行動の結果」に対する報酬から
過去の各行動の「評価」を自分自身で更新します。

また、強化学習は
報酬を逐一設定しなくても
自らの評価を基に最終的に報酬が得られる連続した行動を学習してくれます。

強化学習は
本質的に将来の価値（その行動で、最終的に勝つのか負けるのか）を
最大化することが目的なので
囲碁ゲームや将棋ゲームなどに利用されるケースが多いです。

深層学習（ディープラーニング）について

深層学習は
「分け方」の方法を自ら見つけることができるようになることです。
AIが判断軸すらも自発的に創り出し、自発的に学習していきます。

多くのデータを見ることによって
どこに注目すればよいかを自分で学習し
人間からの指示を待たずに自動でどんどん賢くなっていきます。

深層学習の応用例は
●自動運転
　一時停止標識や信号機の自動認識、歩行者検知など事故の減少に役立てられている。
●航空宇宙・防衛
　衛星から物体認識を行い、安全なエリアにいるのかを判断するために使われている。
●医療研究
　自動的に正確にがん細胞を見つけ出す。
●産業オートメーション
　重機の周辺で業務を行う作業者の安全性向上に役立てられている。
●エレクトロニクス
　自動の音声翻訳に使われている。
などがあります。

AI（人工知能）のプログラム作成方法

AIのプログラムを作成するプログラミング言語はいくつかありますが
代表的なものは「Python（パイソン）」があります。

PythonはAIを学習しプログラミングするのに最適な言語です。
Pythonは特にAIに関するライブラリが豊富に揃っています。

ライブラリを使うことによって、AI関連の知識がなくても
AIプログラミングが行えるようになります。

ライブラリを簡単に言うと
単独では利用せず、他のプログラムに組み込んで連携して利用するプログラムです。

AI（人工知能）アプリって簡単に作れるの？

私は、主に新入社員研修やIT・プログラミング関連の研修で
PythonをはじめAIアプリの作り方を教えたりしています。

まず、AIアプリを作成するためには
プログラミング言語である「Python」を習得する必要があります。

Pythonは
「Python基礎」から「Pythonオブジェクト指向」までの知識があれば十分だと考えますが
AIを絡めたアプリを作るのであれば
「Python（GUIアプリ開発）」と「Python（Webアプリ開発）」の知識もあってもいいかもしれません。

Pythonのプログラミング方法を習得できたら
あとはAIアプリを作るだけですが、そんなに難しくはありません。

上記で述べたように
PythonにはAI関連のライブラリが揃っていますので
そのライブラリの使用方法を理解できれば
AIアプリを作成して体感することができると考えます。

AIアプリ作成までは、いろいろ学ばなければいけないことも多々ありますが
遊びながら、作りながら学ぶことができますので一度チャレンジしてみてください！

PythonとAI（人工知能）を学ぶ方法は

PythonとAIについては
新入社員研修やIT・プログラミング関連の研修で学ぶことができますし
また、アテイン株式会社様（https://www.attainj.co.jp/）と共同制作した
動画コンテンツで学べるようになっています。

【Python研修】
●「Python基礎」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_kiso/

●「Pythonオブジェクト指向」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_oo/

●「Python（GUIアプリ開発）」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_gui/

●「Python（Webアプリ開発）」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_web/

●「Python（AIアプリ開発 – 機械学習 -）」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_ai_machine/

●「Python（AIアプリ開発 – 深層学習 -）」の詳細情報
https://itlaboj.com/courses/python_training/python_ai_deep/

【動画コンテンツ】
●「誰でもわかる Python（プログラミング基礎＋オブジェクト指向＋GUIアプリ作成＋Webアプリ作成＋AIアプリ作成）」の詳細情報
hhttps://mbp-japan.com/tokyo/itlaboj/seminar/5007146/

PythonとAI（人工知能）アプリ作成に必要なもの

PythonやAIアプリを作成するために最低限必要なものは下記になります。
●PC(Windows/MacOS/Linuxのいずれか)
●Visual Studio Code（開発環境）
●Python（プログラミング言語）
※AI関連のライブラリなどはセットアップ後に逐次設定することも可能です。

Visual Studio Codeで作成したPythonのプログラムは
その環境下で実行結果を確認することもできます。

ただ、その環境を整えるために設定しなければいけないこともありますが
簡単に設定することができますので
安心して取り組むことができます。

私は安心して使えるアプリ開発
みんなが楽しめるアプリ開発をしていきたいと思いますし
そのようなPython技術者を研修や動画コンテンツを通じて
育成していきたいと考えています。

私は日本全国に多くのIT技術者を育成できる研修を目指していきたいです。
そして一人でも多くの受講者に受講してもらい理解してもらえる研修を行いたいと思っています。