- AIに興味があるけど、学習方法ごとにどんなデメリットがある？
- 金銭的なコストをかけずに学習したいけど方法は？
AIを学習してみたいとなると真っ先に思いつくのが、AIが学べるスクールでの学習かと思いますがスクールでの学習は補助金があるとはいえ高額です。
そのため、ほかの学習ができないものかととお悩みではないですか？
他にも学習方法はありますがそれぞれの学習方法にはメリット・デメリットがあります。
この記事では、スクールでの学習方法も含めAIの学習に関する内容についてメリット・デメリットを見ていきます。
この記事を読むことで、自分に最適な学習方法がなにかということがわかるようになりますよ！
目次
→データサイエンス特化型スクール特徴別学習方法まとめ
| メリット | デメリット | |
|---|---|---|
| 本 | 安い | モチベーションが維持しづらい サポート体制がない わからないことがあったら自力で解決する必要がある |
| Udemy | 安い チャットサポート有 講座内容が豊富なので目的のものが見つかりやすい | モチベーション維持 サポート体制が弱い 自分でカリキュラムを作らないといけない |
| スクール | 転職支援 いろいろな人との交流 サポートが最高 キャリアとして優秀 | 高い |
| 無料講座 | 無料で学習できる | カリキュラムの構築ができない サポートがない |
本で学習
本といえば誰しもが馴染みのあるものですので、学習に対するハードルは低いと言えます。
しかしながら、本にも学習に対するメリットとデメリットがあります。
メリット
本は内容が濃く繰り返して学習をすることもできるため非常にコストパフォーマンスの良い学習方法になります。
最大で受講料の70%（条件によって変動在り・最大56万）が補助されるとはいえAIスクールで学習できる知識量と同じ量の知識を格安で買うことができます。
安く学習をスタートさせることができるため、だれでも気軽に学習をすることができるということも大きなメリットといえます。
デメリット
デメリットとして以下のものが挙げられます。
- モチベーションの維持が難しい
- わからないことがあったら自分で調べる必要がある
- 手を動かさないで理解したつもりになってしまう
本での学習は安いため誰でも気軽に学習をすることができます。
しかしながら裏を返せば、AI学習に対するモチベーションが維持しづらいということでもあります。
また、わからないことがあったら自力で調べる必要もあります。
スクールなどではわからないことがあったら講師の人たちに質問をすることができます。
漠然とわからない状態であっても講師の人が質問内容を整理し的確にアドバイスをしてくれることもあります。
しかしながら、本での学習はすべて一人で行わないといけないためわからないことがあったら全部自分で解決する必要があります。
最後に、本での学習だと読んだだけで理解した気になってしまうという危険性もあります。
すべてのプログラミング学習者が言うことですがプログラミングは理解するだけではなく実際に手を動かさないと習得できないといいます。
本での学習を行った後に実際に自分で手を動かしてみると、意外と理解できていないということもあります。
本を読んで終わりにするのではなくそ、実際に手を動かして実装するところまで学習を進めましょう。
Udemyで学習
プログラミングをはじめAI、マーケテイングなども学習可能です。
30日間の返金保証もあり、毎月のように行われるセールを利用して2,000円程度で学習をすることができます。
▶Udemy公式サイト
＼30日間の返金保証／
メリット
Udemyでの学習メリットは主に三つあります。
- 安い
- 講座内容が豊富
- チャットサポートがある
Udemyのメリットは安いということになります。
通常は2万円程度の講座も毎月のように行われるセールを利用すれば2,000円以下で学習することができます。
30日間の返金保証もあるので、もし受講したした後になんか違うと思えば返金してもらいほかの講座を学習することも可能です。
講座の内容も非常に豊富です。
初学者向けのコースから、応用的なジャンルまでいろいろな講師が様々な角度から講座を開いています。
わからないところがあったらチャットサポートで講師にいつでも質問できることから独学で勉強するよりも効率よく学習することができます。
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デメリット
デメリットとしては以下のようなものがあります。
- モチベーションの維持が難しい
- サポート体制が弱い
- 自分で学習カリキュラムを考える必要がある
Udemyは安く学習できるため比較的気軽に学習できます。
一方でモチベーションの維持が難しい側面があります。
特に返金保証もあるため、仮に受講をして合わないと思ったら粘り強く考えることもなくすぐにあきらめてしまうことも可能です。
また、スクールなどでの学習と比べて個別メンタリングなどもなく、自分で自分を常に律する必要があることも注意が必要です。
また、学校の教育などでは年次ごとにだんだんと応用範囲が広がっていくようにカリキュラムが組まれていますが、Udemyでは講師が独自のカリキュラムをそれぞれの人たちが作っています。
AIの初学者にとって一番大変なことは、AIの何を学習すればいいのかというロードマップを作成できないことにあります。
AIといってもやれることはさまざまです。
自分がAIの何を習得したいのかということを明らかにしそれに対する必要な技術が何かを理解し自身でカリキュラムを立てる必要があります。
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無料で公開されている講座
経産省では今後の企業活動に大きな影響を与えるDXを多くの人に学習してもらうべく無料やAIに関する学習ができるページをまとめてくれています。
▶マナビDX - あなたの学びに変革を！学んで身につくデジタルスキル
メリット
メリットはなんといってもAIに関するトピックを無料で学習できるということです。
いろいろなサイトで学習できますが、どれもAIに関する有料級の内容を勉強することができます。
もちろん、実際のスクールの受講よりは基本的なことしか学べないかもしれませんが、うまく使えばAIに関する基本的な技術を無料で習得することができます。
デメリット
無料講座ではありますが、各スクールが公開している講座のため学習内容が体系的になっていません。
そのためUdemy同様に自分で学習カリキュラムを構築する必要があります。
無料講座の大半はスクールの講座の一部を公開しているだけということもあるので技術的に中途半端に知ってしまうということもあり得ます。
例えばA社のPythonに関する動画でPythonを学びB社の講座でPythonを使った講義を聞いた場合、A社の講座で使われていないPythonの技術を使っているなどがかんがえられます。
無料講座ですのでサポートもないことからモチベーションの維持も難しいと言えます。
AI専門のプログラミングスクール
AIスクールの受講は誰しもが思い浮かべる学習方法ですが、実際はどうなのでしょうか。
メリット
AIスクールのメリットは以下のものがあります。
- モチベーションが維持しやすい
- 学習カリキュラムが整っている
- 学習サポートが手厚い
- 転職時に有利
AIスクールでは多くの仲間と学習します。
そのため仲間が勉強を頑張っていると自然と自分も勉強しようという気になっていきます。
そのため、AIに関する技術の習得の確率が一気に高まります。
初学者がどうすればAIを効率よく習得できるのかというノウハウを持っていることも特徴です。
スクールではこれまで多くの人たちがAIを学習してきましたノウハウを生かして作られたカリキュラムは初学者でも効率よく学習ができます。
また、現役のエンジニアの人たちなどが学習のサポートを行ってくれるなどわからないことがあった場合に対するサポートが非常に手厚いです。
特に現役のエンジニアに直接質問できるということは実際の現場感覚も交えながら答えてくれますのでAIの構築だけではなく実践経験も踏まえたうえでのアドバイスをもらうことができます。
また、AIスクールでは転職支援を行っているほか、AIスクールで学習したことは履歴書に書くことでアピールすることも可能です
AIに関する転職も目指しているのであればAIスクールで学習しましょう。
合わせて読みたい
デメリット
AIスクールのデメリットはただ一つ高いということになります。
6カ月のコースでは約80万円と、一般の社会人が簡単に出せるような金額ではありません。
しかしながら、金額に見合ったサービスを受けられるということでもあります。
今なら、国の給付金で受講料の70%（条件によって変動在り・最大56万）が返ってくる可能性があることからも必ずしも高いとは言えない金額です。
▶関連記事：AIスクールの受講料が必ずしも高くない理由
AI学習の順番
AIのスクールを利用しない学習方法で一番大変なことは、AIが一体何なのかがわからないためどの順番で勉強すればいいのかわからないというところにあります。
ここではAIのプログラミングスクールで学べる一般的なAI搭載のソフトウェアの構造を押さえることでAIの勉強に向けてどのような順番で勉強すればいいのかということを理解し実際の学習内容を考えていきます。
▶︎関連記事：AIを習得するにはどんな学習方法がある？特徴別AI学習方法
AI搭載のソフトウェア全体を理解する
AIのスクールなどでは講座によることもありますが一般的にAI搭載のソフトウェアの構造としては次のようにmなります。
（事前準備）機械学習により過去のデータを分析
- 新しいデータを入力
- 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
- 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う
図解すると次のようになります。
機械学習を使い過去のデータを分析することで新たなデータに対する判断をするためのアルゴリズムを作ります。
このアルゴリズムをもとに判断されたデータを受けてソフトウェア部分が稼働して人間の代わりに作業を行うというのがAIの考え方として一番わかりやすい定義となります。
機械学習
機械学習とは、過去のデータから人間がどういった部分をどのように分析してほしいかを決めるモデル（計算式）を設定し、分析を行います。
▶︎関連記事：機械学習ってなに？|機械学習の意味から使いみちまで解説
機械学習によって過去のデータを分析することで新しいデータに対して過去のデータの特徴と比べてどういったデータなのかを予想することができます。
例えばAmazonのようなECサイトではお勧めの商品が出てきます。
これはこれまでの購買データを事前に分析しておき、その結果をもとに購入者が買ったものを新しいデータとして、次に買うものを予想しているということになります。
ソフトウェア部分
ソフトウェア部分はWebアプリを作成するのかPCで動くソフトウェアの開発なのかでやることが変わりますが、AIのアプリ作成においてはWebアプリを指すことが多いです。
基本的にデータサイエンスによるデータ分析ではPythonと呼ばれるプログラミング言語を使用することが一般的ですでないと分析できません。
Pythonとはプログラミング言語の一つです。
Pythonではライブラリと呼ばれる複雑な計算式を保有したファイルデータを使うことができるためデータサイエンスではPythonを使うことがほとんどです。
データサイエンス部分でPythonを使うことが多いため、ソフトウェア部分でも同じようにPythonを使う必要がありますが、Pythonで作れるソフトウェア部分ではWebアプリが基本のため一般的にAIのアプリというのはWebアプリになります。
学習項目（基礎）
AIの学習項目で基礎的な部分の学習項目と学習順序は次の通りです。
- プログラミング→プログラミングの使い方を学ぶ
- 機械学習→過去のデータ分析で何ができるのを理解し実際にプログラミングを通して過去のデータから学習を行う
- ソフトウェア部分→機械学習の結果によって判断された内容に対して出力された結果から動作を行う
- AIの利活用→実際にAIをどのように利活用するのかを知る
プログラミング
プログラミングとはパソコンに対する指示書になります。
AIに関するプログラミングではデータサイエンスの部分でPythonを使うためPythonという言語を使用します。
まずは、プログラミングの基本的な動作方法や記述方法を覚えましょう。
データサイエンス（ディープラーニング）・機械学習
データサイエンスによって過去のデータを学習させます。
実際に過去のデータを学習する作業のことを機械学習といいます。
ここでは、モデルによって過去のデータがどのように計算されるのかを理解する必要がありますが、モデルには様々な種類がありますので必要なモデルを学習していきましょう。
代表的なものとして次のようなものがあります。
- 重回帰分析
- SVG
- 決定木 etc...
モデルの中の一つにディープラーニングと呼ばれるものがあります。
▶関連記事：ディープラーニングって結局なに？人工知能との関係でみるディープラーニング
ディープラーニングはモデルの一つですが人間の脳を模した計算式が採用されており様々な分野に応用可能な技術です。
機械学習の中でもこのディープラーニングだけは押さえておきましょう。
ソフトウェア部分
ソフトウェア部分ではデータサイエンスによって導き出された出力結果に対して何を行うのかということを指定する部分です。
ここではデータサイエンスではPythonを使いますのでそのまま、Pythonによるソフトウェア部分の開発を行います。
PythonではWebアプリの開発ツールとして次の二つが存在します。
- Django
- Flask
どちらでもよいのですがDjangoのほうが機能が豊富で、Flaskは機能が絞られているため軽量なものを作るのが得意となっています。
- Django・・・機能が豊富だが重い
- Flask・・・機能が絞られているため軽量
AIの利活用
AIの構築方法を知るとは別にAIをどのように利活用するのかといった事例を知っていることでAI構築の応用の幅が広がっていきます。
AIを実際にどうやって活用していくのかということも勉強していきましょう。
とりあえずAIを勉強したいなら
AIの学習方法といっても実際に習得できるのかどうかという不安があると思います。
ここではこういった不安がある中でリスクを極力少なくしAIの世界をのぞいてみる方法を紹介します。
AIの世界を垣間見ることで本当にAIを習得すべきなのかという不安がなくなりますよ。
AIスクールの無料相談会に参加する
AIスクールでは随時無料相談会が開催されています。
無料相談会では、現役の講師やエンジニアの人、AIの業界に精通している人たちなどと実際に交流することができます。
現役のAI業界で働いている人たちと交流するチャンスというのは他にはありません。
AIの無料相談会では次のようなことを相談できます。
- 自分でもAIを習得することができるのか
- AI習得後のキャリア
無料相談会はAIの学習をしたいから行くのではありません。
AIの学習するかどうかを決めるために参加するものです。
もちろん無料相談会の後に受講をしないという選択をすることも可能です。
本をとりあえず買ってみる
本は比較的購入しやすく気軽にスタートできる勉強法になります。
AIに興味があるならとりあえず本を買ってみましょう。
しかしながら、AIに関する本といってもAIのトピックによってさまざまな切り口があります。
- AIの活用方法
- AIの実装方法（プログラミング）
- 自然言語処理といったAIの更なる深い分野の説明
初学者が本でAIを学習するのであれば、まずはAIの概要を理解できる本を買ってみましょう。
おすすめの本は以下になります。
Udemyでとりあえず講座を購入してみる
Udemyまた、受講後に思ったより学習がはかどらない、難しかったといった場合には30日間の返金保証もあります。
仮に勉強の意欲が続かなかったとしても金銭的影響は少ないですので、とりあえず勉強してみたいという場合にはおすすめです。
AIのことを何も知らない人がUdemyでAIを勉強する際には「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」のコースがおすすめです。
こちらは初学者でも学べるように体系だっており初心者でも理解しやすい設計になっています。
まとめ：AI学習のメリットデメリットを把握しよう
AIの学習方法もいろいろありますが、どれもネックになるのは金銭的な面でしょう。
特にAIという未知の分野を勉強するのにどれくらいのコストをかけるのか判断できないと思います。
そのため、まずは低リスクなことからAIの世界を感じてみるということをおすすめします。
特に次の三つが有効です。
- AIスクールの無料相談会に参加（おすすめ）
- 本で学習
- Udemy
で学習
すこしでもAIの世界を感じることで新しい発見をすることができます。
自分の世界を広げてみてAI世界を体験してみてください。
