こんにちは！管理人のリンです！
新しいことを勉強するうえで悩むことの一つが、どの教材を使えばいいのか？ですよね。
このブログでは初めてのプログラミングとしてPythonをオススメしています。
ではPython初心者が上級者まで成長するまでにどのような教材を使えばいいのでしょうか？
今回は私がオススメするロードマップを紹介していきます！
【ご報告】
当記事の内容に間違いはありませんが、より最短経路でAI構築を学習していただきたく、
機械学習完全マスター教科書販売中です（980円[期間限定]：24350文字の教科書です）
pythonの一般的な教本と一味違い、
- 第一に機械学習を最短経路で「実装」できる
- 第二に詳しい原理が理解できる
これらを重視して執筆しました。
普通の教本の１/4くらいの値段ですし、誰かに紹介すれば半額の紹介料が入るのですぐ元は取れます
★★★★★この価格でこのクオリティは凄すぎる
大学生ですが、これをつかって実験のレポートのデータ解析などにもつかえそうだと思いました！ また、値段が安すぎて恐縮してます汗 凄すぎる…
レビュー欄より
★★★★★ 数ある教材の中でもトップクラスの分かりやすさ
これを機会に一度挫折したpythonを学び直そうと一念発起いたしました。いろいろなお勧めサイトの教材を拝見し購入しては失敗していましたが、ようやく超優良教材見つけました。知りたかった情報がすべて網羅されていて、この価格はなかなか無いと思います。今後の追加情報も期待したいです。
レビュー欄より
↑こんなコメントも頂きました！ありがとうございます（泣）
お役に立てて、必死に執筆した甲斐がありました（泣）（泣）
レビューはモチベに繋がるので、順次追記してコンテンツを増加していきます！乞うご期待！
追記[2020/03/14]：コンテンツ追加しました。
- ランダムフォレスト＆LightGBM内部計算の可視化方法
- 内部可視化を基にした原理解説
- 学習の進行による予測分布の変化
- マテリアルズインフォマティクスへの活用方法
Python初心者であれば更に理解が深まり、玄人でも更なる原理や挙動の知見を得ることができるようになりました！
是非一読あれ～
↓リンク
機械学習はこれ一本！pythonインストール～機械学習実装まで完全理解講座
そして世界に革命を起こすこと間違いなしの機械学習全自動化ライブラリ「PyCaret」の使用方法や、今後の社会を予想した
機械学習全自動化！？世界に革命を起こす「PyCaret」完全理解講座
も同時発売中です。
中身はこんな感じ↓
- Pythonのインストール
- Anaconda「JupyterNotebook」の起動
- 仮想環境構築
- データセット
- 中身の確認
- PyCaretを実装する
- ライブラリのインポート
- データ型を推測させる
- モデルの構築
- モデルの選択
- ハイパーパラメータチューニング
- 学習結果の可視化
- Hyperparameters
- Residuals Plot
- Prediction Error Plot
- Cooks Distance Plot
- Recursive Feature Elimination
- Learnig Curve
- Validation Curve
- Manifold Learning
- Feature importance
- Stackingさせる
- 機械学習の未来について所感
- 機械学習は社会人必須ツールへと昇華（陳腐化）する
- 機械学習自動化で社会はこう変わる
- チームメンバーに求められるスキルも変化する
- データサイエンスとして突出した人材になるには？
- この記事を見たあなたは「先行者利益」を得る
Python初心者でもインストール～全自動ライブラリ実装・解析まで出来るようになります。
980円：11080文字の教科書になっています。
全自動でもいいからパッと機械学習を実装したい！
「PyCaret」のような最新技術を使いこなしたいな。
という方には非常にオススメです。是非一読あれ！
↓リンク
機械学習全自動化！？世界に革命を起こす「PyCaret」完全理解講座
以下は少し遠回りにはなりますが、私の教科書を使わなかった場合の手順になります。
インストール ～ Python基礎理解ま
この期間は勉強時間にも寄りますが、1週間ほどで駆け抜けましょう！
オススメする教材は無料サイト「Python-izm」です！
このサイトではPythonのインストール方法から基本的な文法～高度な応用まで解説しています。
しかし初心者には「応用編」カゴテリーから先は解説があまり親切でない部分もあるためオススメできません。
「入門編」・「基礎編」の合計３１チャプターを進めることをオススメします！
Python基礎理解 ～ ツール作成まで
Pythonの基礎が理解出来たら実際に何かツールを作ってみましょう！
文法ばかり勉強するよりも、何かツールを作ることを目標にして足りない知識を調べていくほうが成長が早いです！
基礎しか勉強してないのにツールなんて作れないよ！！
なんて思うかもしれません。
でしたら私がこの時点から作り始めたツールを紹介した記事3つ
を見るとアイデアが沸きますよ！
1つでもツールを作り始めると、プログラミングの楽しさが実感できます！
Pythonに慣れてきたらこのタイミングで開発環境をJupyter notebookにしましょう！
ツール作成 ～ AI基礎まで
さて、ツールを作ってみた方はどんどん新しい知識を吸収したいと思うことでしょう！
その中でも多くの方が興味を持つものがAI技術です。
このAI技術はPythonが大きな強みを持っています。もしかするとAIを作りたいからPythonを始めた方もいるかも知れませんね。
AIと聞くと非常に難しいように思えます。しかし簡単なAIならばほんの数行で作れてしまうプログラムなのです！（もはやAIと言っていいかもわからない）
では次の目標を簡単な機械学習ツール作成に設定して、勉強を続けましょう！
このときオススメのサイトは「codexa」です！
私がcodexaをオススメする詳細は、こちらの記事に記してあります。
機械学習作成に必要な数学知識・ライブラリのコースが無料で提供され、非常に質の高い学習サイトです。
残念ながら機械学習のコースは有料（１コース500～850円）ですが購入する価値はあります！
codexaで実際に機械学習のコードを書き、AIの基礎を学びましょう。
機械学習の基本はほとんどcodexaでマスターできます！何度も何度も読み返して実力をつけましょう！
AI基礎 ～ AI理論を理解するまで
さて、もしもあなたがAIエンジニアを目指しているなら基本的なAIの理論を勉強する必要があります。
基本的なAIの理解は大学１年レベルの線形代数・行列の理解、多少の統計学の理解が必要になります。
多数ある機械学習の手法を理解するには順序を追って学習していきましょう。
ニューラルネットワークの理解
まずはニューラルネットワークと呼ばれる機械学習手法から勉強することをオススメします。
実はニューラルネットワークは機械学習の中でも理論自体は難しくない部類に入ります。
皆さんはディープラーニングという言葉を聞いたことがあると思います。
今急上昇中のワードですね！
このディープラーニングはニューラルネットワークと親子のような関係です。
ニューラルネットワークを理解できればディープラーニングの理解もできます！
今話題のディープラーニングの理論を理解できればやる気も上がりますよね！
ニューラルネットワーク理解のためにオススメのサイトが、 「Chainer」さんのこちらの記事です！
おそらくこれほど簡潔に、わかりやすくニューラルネットワークを解説した記事は他にないと思います。
最初は少しわかりづらいかも知れませんが、何度も見返して完全に理解を深めましょう！
数学知識をつける
さて、ここからニューラルネットワーク以外の機械学習手法を理解しようとするとより高度な数学知識が必要になります。
機械学習理解には大きく分けて3つの数学知識が必要です。
- 統計
- 線形代数
- 微分積分
統計学
統計学に関しては「キャンパス・ゼミシリーズの確率統計」を一通りやるだけで充分です。
統計学のキモをこれほど分かりやすく解説した本もなかなか無いと思います。高校２年生レベルの数学知識があれば確率統計を抑えることができます！
他の方々もオススメする良書なのでぜひ一度手に取ってみてください。
線形代数
AI・機械学習のための線形代数学習と言えば、やはりこの本ですね！
行列の意味をイメージを用いてわかりやすく説明しています。
私もこの本を読むまでは行列の本質を全く分かっていませんでした。
この本を読んでから行列処理1つ1つのイメージが明確になり、勉強がはかどりました！
微分積分
申し訳ありません。また「キャンパス・ゼミシリーズ」です・・・
だって分かりやすいしほんとに実力つくんですもん。しょうがない。
この本に限らずキャンパス・ゼミシリーズはイラストが沢山描かれていて、読者を置いてけぼりにしないことが本当にうれしいですね！
世にある数多くの書籍が、著者自己満足の難解書ですからね。
この本を買って私も大満足しています！
他の機械学習理論を理解する
さて、上記3つの書籍を勉強すればかなり数学の実力が付くでしょう！
正直ここまで勉強すればネットにある機械学習関連の理論の話に少しついていけるようになります。
自身の興味のある機械学習手法から勉強を進めていきましょう！
独学が無理だと思ったら
ここまで見て、
独学でそこまでは努力する自信がない！
と思った方はオンラインスクールに通うのも一つの手段だと思います。
オススメするオンラインスクールはこちら
そして数あるオンラインスクールの中でも私がオススメするスクールが「Tech Academy」ですね！
独学では続かない方向けのオンラインスクールです。
この記事をご覧になった皆さんには、特に「Python+AIコース」の受講をオススメします！
プログラミングスクールの中では比較的安く、メンター（相談役の人）のエンジニア歴も長いので的確なアドバイスを頂けます！
学割もあるので大学生の方も安心ですね
無料体験だけでも受けてみる価値はあります！
私自身もかつて色々な情報を頂いたので、本当に信頼できるスクールです！
このスクールのレビューに関しては下記の記事をご覧ください。
まとめ
今回はPython初心者がAI構築できるようになるまでの勉強ロードマップを書き連ねていきました。
AI構築までなら非常に短い期間の勉強で実現できる、それがPythonの実力です！
プログラミングは勉強のように感じますが、１つ１つの努力が実になる実感が湧きやすく趣味にも適しています！
是非プログラミングを始めてみてください！
追記
このブログでも、「Python実践AI理解・構築シリーズ」を執筆しました。
↓ シリーズはこちらから。 ↓
今まで紹介した教材・サイトはどれも優良なモノばかりですが、やはり自身でもAI界隈の発展に貢献をしたいと思うようになりました。
日本のAI・データサイエンス界隈って、教育についてはどれもビジネス化しており無料の教材とかあんまりないんですよね。
「無料の良書は書かない」って暗黙の了解でもあるのかな？私には関係ない話です。
私の「Python実践AI理解・構築シリーズ」を一読し、更なる理解を深めるためにも有料サイトやスクールも検討してみてください！
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