Q: 人工知能を学び始める前に、どのようなスキルや経験が必要ですか？

人工知能（AI）を学ぶ前に必要なスキルや経験には、数学、科学、コンピューターサイエンス、特にデータサイエンスの確かな知識が含まれる。 微積分や代数といった高度な数学、ベイズアルゴリズム、さらに確率・統計の経験があるといいかもしれない。 加えて、物理学、力学、認知学習理論、言語処理など、AIの学習には科学のバックグラウンドがあったほうがいいかもしれない。 また、Python、C++、Javaなどのプログラミング言語やツールを含むコンピューターサイエンスに精通していることも役立ちます。 機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの基本的な基礎を理解することも、AIを学ぶ前に役立つかもしれない。 すでにソフトウェア開発、自動車製造、航空宇宙製造の分野で何らかの経験を積んでいるのであれば、これらの業界でAIが応用される方法について、必要な理解をすでに持っているかもしれない。

Question 1

Answer

人工じんこう知能ちのう（AI）は、これまで人間にんげんの知性ちせいを必要ひつようとしていたさまざまなタスクをコンピュータに実行じっこうさせることに焦点しょうてんを当あてた、急きゅう成長せいちょう中ちゅうのコンピューターサイエンスの一いち分野ぶんやである。今日きょう、AIは画像がぞう認識にんしき、言語げんご翻訳ほんやく、電子でんしメールやビジネス・ワークフローの優先ゆうせん順位じゅんい付づけなど、さまざまなタスクに活用かつようされている。つまり、あなたがスマートフォンを持もっているなら、AI機能きのうを備そなえたソフトウェアを毎日まいにち使つかっている可能かのう性せいがある。

AIはしばしば、密接みっせつに関連かんれんする機械きかい学習がくしゅうの概念がいねんと一緒いっしょに議論ぎろんされる。機械きかい学習がくしゅうとは、アルゴリズムと呼よばれる段階だんかい的てきなプロセスを使用しようすることで、コンピューターが自分じぶんで問題もんだいを解決かいけつできるようにすることである。うまく設計せっけいされた機械きかい学習がくしゅうアルゴリズムは、プログラマーがある特定とくていのユースケースに対たいして詳細しょうさいな指示しじを出ださなければならない場合ばあいよりも、はるかに効果こうか的てきかつ柔軟じゅうなんに幅広はばひろい問題もんだいを解決かいけつする能力のうりょくをコンピューターに与あたえる。

機械きかい学習がくしゅうは多おおくの単純たんじゅんなAIアプリケーションを作成さくせいするために使用しようされているが、このアプローチは通常つうじょう、プログラムを適切てきせつに「訓練くんれん」するために、膨大ぼうだいで明確めいかくに定義ていぎされたデータセットを必要ひつようとする。より高度こうどなAIアプリケーションを作つくるには、ディープラーニングと呼よばれる高度こうどな機械きかい学習がくしゅうが用もちいられる。ディープラーニングは、その名なの通とおり人間にんげんの脳のうを模もした人工じんこうニューラルネットワークを使用しようするため、成功せいこうするために構造こうぞう化かされたデータセットや人間にんげんの指導しどうを必要ひつようとしない。その代かわりに、AIアプリケーションは多様たようで構造こうぞう化かされていないデータセットを与あたえられ、指定していされた目標もくひょうを達成たっせいする方法ほうほうを自みずから学習がくしゅうすることができる。

今日きょうの最もっとも強力きょうりょくなディープラーニング・アプローチでさえ、人間にんげんの脳のうとその数すう百ひゃく億おくのニューロンの複雑ふくざつさと創造そうぞう性せいを模倣もほうすることはできない。しかし、人工じんこう知能ちのうの分野ぶんやは近年きんねん驚おどろくべき進歩しんぽを遂とげ、10年ねん前まえには突拍子とっぴょうしもないと思おもわれたような方法ほうほうで、私わたしたちの生活せいかつや仕事しごとのやり方かたを変かえつつある。このエキサイティングな分野ぶんやにおける次つぎの10年ねんの進歩しんぽが何なにをもたらすか、誰だれにもわからない。今日きょう、この分野ぶんやのスキルを学まなんでいる学生がくせいたちは、さらに先鋭せんえい的てきなブレークスルーを生うみ出だすことになるかもしれない。 ‎

Question 2

Answer

人工じんこう知能ちのう（AI）が私わたしたちの日常にちじょう生活せいかつのより多おおくの分野ぶんやに触ふれるにつれて、より多おおくのキャリアパスに役立やくだつようになってきている。実際じっさい、この分野ぶんやの経歴けいれきが少すくなくとも必要ひつようとされる仕事しごとは増ふえており、他たの多おおくの仕事しごとにおいても、競合きょうごう他社たしゃに対たいして大おおきなアドバンテージを得えることができる。

当然とうぜんながら、AIとそのサブ分野ぶんやは、人気にんきの高たかいコンピューター・サイエンスの仕事しごとで非常ひじょうに需要じゅようが高たかい。データサイエンティストは、機械きかい学習がくしゅうとディープラーニングのスキルを日々ひびの業務ぎょうむに活用かつようし、構造こうぞう化かおよび非ひ構造こうぞう化かビッグデータにさまざまなデータマイニング技術ぎじゅつを適用てきようして、さまざまな企業きぎょうにとって価値かちある知見ちけんを生うみ出だしている。自然しぜん言語げんご処理しょり（NLP）のスキルは、アマゾンのアレクサのような音声おんせいアシスタントだけでなく、カスタマーサービス用ようの便利べんりなチャットボットを作成さくせいするためにも必要ひつようだ。また、高度こうどなAIのスキルを身みにつければ、コンピューター・プログラミングの最先端さいせんたんに立たつことができ、自動じどう運転うんてん車しゃや自律じりつ型がたロボットのような野心やしん的てきな目標もくひょうを達成たっせいしようとするチームで働はたらくことができる。

人工じんこう知能ちのうのバックグラウンドは、コンピューターサイエンスの領域りょういき以外いがいでも、より多おおくの仕事しごとに役立やくだつ。

例たとえば、機械きかい学習がくしゅうに精通せいつうしていれば、ビジネスアナリストが市場いちばの動うごきを予測よそくする高度こうどなツールを理解りかいし、使用しようするのに役立やくだつ。医師いしやその他たのヘルスケア専門せんもん家かは、病気びょうきの診断しんだん、治療ちりょう法ほうの処方しょほう、医療いりょうデータの分析ぶんせきを支援しえんするためにAIを活用かつようしている。ビジュアル・アートや音楽おんがくのクリエイティブな専門せんもん家かも、画像がぞうやメロディーの生成せいせいにAIツールを活用かつようすることができる。 ‎

Question 3

Answer

人工じんこう知能ちのう（AI）を学まなぶ前まえに必要ひつようなスキルや経験けいけんには、数学すうがく、科学かがく、コンピューターサイエンス、特とくにデータサイエンスの確たしかな知識ちしきが含ふくまれる。微積分びせきぶんや代数だいすうといった高度こうどな数学すうがく、ベイズアルゴリズム、さらに確かく率りつ・統計とうけいの経験けいけんがあるといいかもしれない。加くわえて、物理ぶつり学がく、力学りきがく、認知にんち学習がくしゅう理論りろん、言語げんご処理しょりなど、AIの学習がくしゅうには科学かがくのバックグラウンドがあったほうがいいかもしれない。また、Python、C++、Javaなどのプログラミング言語げんごやツールを含ふくむコンピューターサイエンスに精通せいつうしていることも役立やくだちます。機械きかい学習がくしゅう、ディープラーニング、ニューラルネットワークの基本きほん的てきな基礎きそを理解りかいすることも、AIを学まなぶ前まえに役立やくだつかもしれない。すでにソフトウェア開発かいはつ、自動車じどうしゃ製造せいぞう、航空こうくう宇宙うちゅう製造せいぞうの分野ぶんやで何なんらかの経験けいけんを積つんでいるのであれば、これらの業界ぎょうかいでAIが応用おうようされる方法ほうほうについて、必要ひつような理解りかいをすでに持もっているかもしれない。 ‎