元PHPプログラマーがAIについて勉強してAIプロダクト開発ができるようになるか実験してみる[準備編]
概要
プログラマー歴1年無職のChoranです。社会の荒波に揉まれ無職となり自分を見つめ直す時間ができたため、AIについて勉強してみようと思います。
お勉強をするにあたってさまざま調べたところ、国内の人工知能分野で有名な松尾先生の研究室のサイトにAI学習ロードマップがありましたので、こちらに沿って学習を進めていきます。一読した限りでは、目安100~200時間程度で一通りの学習が終えられるイメージを持っています。私個人は２ヶ月くらいを目処にロードマップの内容を消化する予定です。
** 人工知能を学ぶためのロードマップ **
ゴールは特に設定していません。現段階では以下の事例のような、文章をたくさん食べてそれについて答えてくれるチャットbotなどを作ってみようかなとは思ってます。
** Amazon Bedrock で企業会計基準チャットボットを作ってみた ! **
** ~ 金融機関における生成 AI を使った業務効率化 ~ **
こちらの記事を一通り読んだだけでもわからない語彙や概念があったので、学習を終えた段階でこちらの記事をもう一度読んで、この記事についてどれくらい理解できるようになっているか、をゴールにしても良いかもしれないなあと思ったりもしました。
現状。AIについて今知っていること
プログラムを書く時や調べ物をする時にChatGPT,Claude,v0などのLLMを使っていたのと、コーディング補助でGithub Copilotに課金しています。それ以外に、AIそのものについて、例えば基礎的な数学や機械学習についてはほとんど前提知識がない状態です。
ロードマップの整理
学習の指標となる松尾研監修のロードマップを整理します。内容は上記リンクを参照。
- LEVEL0：前提知識
- STEP0: 技術に触れる（学習想定時間：1時間）
- STEP1: 概要と歴史的背景を学ぶ（学習想定時間：10時間）
- STEP2: キーワードの概要や繋がりの理解（学習想定時間：20時間）
LEVEL0はAIプロダクトに触れた後、AI関連知識の概要を広く頭に入れるような内容でした。
- LEVEL1: 基礎知識を身につける
- STEP1: 数学の勉強（学習想定時間：30時間）
- STEP2: プログラミングの勉強（学習想定時間：40時間）
- STEP3: 機械学習・深層学習の勉強・実装（学習想定時間：70時間）
LEVEL1からは研究者、データサイエンティスト、エンジニアとビジネス（経営者など）でロードマップが分かれます。エンジニアサイドが基礎的な数学や機械学習などを学習するのに対して、ビジネスサイドでは「何ができるのか」にフォーカスして、他の分野よりも要点を摘んだ内容を消化するカリキュラムになっていました。学習のボリュームとしてはここが一番大きいようです。
- LEVLE2: 学んだことの実践。また、それぞれの領域で必要な知識を身につける（エンジニア）
- STEP1: コンピュータサイエンス（学習想定時間：40時間）
- STEP2: アプリ開発（学習想定時間：20時間）
LEVEL2からは研究者、データサイエンティスト、エンジニア、ビジネス（経営者など）でロードマップが４つに分かれます。今回はエンジニアとして学習を進めます。コンピュータサイエンスについて学んだ後、実際にアプリケーションを作成します。
やること
LEVE
AIプロダクトにはGPTなどですでに触れているので、STEP1から入ります。
STEP1では紹介されていた松尾先生の書籍を一読して、STEP2ではG検定の内容を学習します。
STEP1で読む本
** 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) **
STEP2で読む本
** 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版 **
LEVEL1
数学、プログラミング、機械学習。プログラミングは僕には必要ないので一旦スキップして、詰まったら帰ってくる形にします。機械学習は公開されている教材で今受けられるものがほぼ英語の動画教材なので、書籍も参照しながら進めていく形になるかと思われます。
STEP1 数学
** 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 **
STEP3 機械学習
未定
LEVEL2
コンピュータサイエンス（アルゴリズム）とアプリ開発。アプリ開発ができたらゴール。
STEP1 CS
** 問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 **
STEP2 アプリ開発
未定
終わりに
学習の過程は何かしら見える形で残します。
スクラップにSTEPごとに終了報告していきます。
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