人工知能を学ぶためのロードマップ

このページでは、人工知能や深層学習を学んだことのない方を対象に、
それらを学ぶためのロードマップを紹介しています。
本ロードマップでは達成目標として、
「研究者」「データサイエンティスト」「エンジニア」「ビジネス」の
4つの職業ごとに4つのレベルを設けています。

まずはレベル0として、人工知能についての基礎的な知識を学びましょう。

技術に触れる（学習想定時間：1時間）

まずは最新のAI技術に触れて，AIによってどのようなことができるのかを確認してみましょう．
メジャーなサービスを含めいくつか紹介します．

・ChatGPT
ChatGPT
すでに利用したことがある方が多いかと思いますが、OpenAIが開発・運営する大規模言語モデル（LLM）チャットボットです。LLMでは他にGoogleのGemini、AnthropicのClaude、Mistral AIなどがサービス化しています。これらモデルの返答の違いを確かめてみるのも良いでしょう。

・Midjourney
こちらも有名ですが、同名の組織が開発・運営する画像生成AIです。テキストからの画像生成だけでなく、複数の画像のブレンドや画像によるプロンプトなど、様々な機能が提供されています。長らくDiscord上でのみ利用が可能でしたが、2023年末よりWebサイト上で利用できるようになりました。

・Dream Machine
Luma AIが開発・運営する動画生成AIです。2024年9月時点でOpenAIのSoraなど一部ユーザーしか利用できない動画生成AIが多い中、Dream Machineは誰でも利用することができます。

・Hugging Face Spaces
Hugging Faceは、様々なAIモデルやデータを共有・利用できる、開発者・研究者向けのプラットフォームです。そのSpacesでは、画像生成やLLM、物体検出、キャプショニングなど、様々な分野の最新モデルがWebアプリ化され、動かすことができます。


・Segment Anything Model 2 (SAM2)

SAM2はMeta AIが開発したビデオセグメンテーションモデルで、簡単に試せるデモが公開されています。このデモでは、自身の動画をアップロードし、セグメントした物体に対して編集を加えたりすることもできます。

概要と歴史的背景を学ぶ（学習想定時間：10時間）

人工知能の概要や歴史的背景について学びましょう。以下の本などがおすすめです。

・人工知能は人間を超えるか
人工知能とは何かを知りたい場合は、まず読むといいでしょう。

・人工知能のアーキテクトたち
著名な人工知能研究者へのインタビュー集です。網羅的な内容ですが、興味のある研究者から先にピックアップして読んでいくこともできます。

・ディープラーニング　学習する機械　ヤン・ルカン、人工知能を語る
2018年にチューリング賞を受賞した3人のうちの一人であり、Meta AIをリードするヤン・ルカン自身と、それに伴うディープラーニングの歴史を知ることができます。

キーワードの概要や繋がりの理解（学習想定時間：20時間）

人工知能の概要がわかったら、次に現在の人工知能の中心技術である深層学習についての基礎知識を身につけましょう。深層学習は幅の広い分野です。まず大局的にキーワード同士の繋がりなどを理解しておくと、後にそれぞれの理論や技術を効率的に理解することができます。以下の本がおすすめです。

・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
ディープラーニング協会のG検定の公式テキストです。この一冊で機械学習の歴史も含めた基礎知識をカバーすることができます。また、G検定も受験すると良いでしょう。

基礎（レベル0）を身につけた方は、
次はどの道に進むか確認しましょう！