人工知能のためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順

人工知能は技術革命を推進しており、この分野の専門家は、人工知能が世界を変える画期的な技術になる可能性があると信じています。人工知能のキャリアを追求したい場合、Pythonは学ぶべき最も重要なスキルの1つです。

人工知能のためのPythonを学びたい場合は、Pythonとは何か、そしてPythonがテクノロジー業界の複数の分野でどのように使用できるかを理解する必要があります。この記事では、Pythonを学習するための最も迅速で信頼性の高い教育パスと、人工知能のためのPythonを学習するためのステップバイステップガイドについて説明します。

Pythonとは何ですか？

Pythonは、オブジェクト指向でインタプリタされた汎用プログラミング言語です。これは、業界で最も人気のあるプログラミング言語の1つであり、最も習得しやすい言語の1つでもあります。初心者でもエキスパートプログラマーでも、基本的なPythonを短時間で習得し、小規模、中規模、または大規模のプロジェクトに使用できます。

この記事は人工知能のためのPythonの学習に焦点を当てていますが、これはプログラミング言語の多くのアプリケーションの1つにすぎません。 Pythonは、Webアプリケーション開発、Webサイト開発、探索的データ分析、データ分析、自然言語処理、強化学習、ゲー​​ム開発、機械学習で使用される一般的な言語です。

人工知能でPythonは何に使用されますか？

Pythonを使用すると、AIベースのプログラムを最も簡単で効率的な方法で作成できます。人工知能には、基本的なPythonプログラミングスキル以上のものが必要であることに注意することが重要です。高度なPythonを学ぶ必要があります。 AIには複雑なアルゴリズムと用途の広いワークフローが含まれますが、Pythonを使用するとこれが簡単になります。

AIコーディングに使用される最高のPythonフレームワークの1つは、機械学習PythonライブラリであるScikit-learnです。 Scikit-learnを使用して、分類、回帰、およびクラスタリングのアルゴリズムを作成できます。高度なAI開発者は、Pythonは、特にC ++などの他のプログラミング言語と比較した場合、開発のための直感的な言語であることに注意してください。

人工知能のためのPythonの学習にはどのくらい時間がかかりますか？

プログラミングの現在の経験にもよりますが、人工知能用のPythonを学ぶのに5週間から10週間かかります。つまり、コーディングのしくみをすでに知っていて、代数、コンピューターサイエンス、および高レベルの計算に関する基本的な知識を持っている人は、これまでの経験がない人よりも短時間で学ぶことができます。

Pythonの学習にかかる時間にはいくつかの要因が影響しますが、最も重要なのは、決意と学習パスです。プログラムを完了することに専念すればするほど、勉強に専念する時間が増え、プロのPythonAI開発者になるのが早くなります。

参加者の81％は、ブートキャンプに参加した後、自分たちの技術的な仕事の見通しについてより自信を持っていると述べました。今日のブートキャンプにマッチしましょう。

平均的なブートキャンプの卒業生は、ブートキャンプの開始から最初の仕事を見つけるまで、キャリアの移行に6か月も費やしませんでした。

なぜ人工知能のためにPythonを学ぶ必要があるのですか？

Pythonは、この分野の専門家によって最も評価の高いプログラミング言語の1つであるため、人工知能について学ぶ必要があります。 C ++とは異なり、Pythonコードは英語に似ているため、初心者でも簡単に学ぶことができます。人工知能のためのPythonを学ぶ具体的な理由については、以下のリストを確認してください。

印象的な収益の可能性

米国の人工知能の専門家は、テクノロジー業界で最も高収入の企業の1つです。 ZipRecruiterは、これらの専門家の平均賃金は$ 132,150で、一部の専門家は$231,500も稼いでいると述べています。これらの数字は、テクノロジー企業で働く人々からのものであり、場所や職務記述書などの他の多くの変数の影響を受ける可能性があります。

独立したコンサルタントや、どの会社とも提携していないフリーランサーとして働いている場合、年間の収入に制限はほとんどありません。投資家を引き付ける素晴らしい製品のアイデアがあれば、自分の会社を立ち上げることもできます。

専門能力開発と認識

AI業界は、過去20年間で大きな進歩を遂げましたが、それでもまだ新しいテクノロジーです。これは、テクノロジーの潜在能力がまだ十分に発揮されていないことを意味します。その結果、AIの研究開発に携わっている場合は、キャリアを通じて専門家としての高い評価を得る可能性が高くなります。

さらに、証拠は、業界全体での人工知能と複雑な機械学習の多様性が今後数年間で成長し続けることを示しています。その結果、テクノロジーの需要が減少した結果として職を失うことを恐れる必要はありません。すぐになくなることはありません。

ほぼ無制限のリソース

JavaScriptは、Pythonに匹敵するリソースを備えた唯一のプログラミング言語です。 Pythonは、さまざまなリソースを備えた人気のある言語であり、そのほとんどは無料です。 Pythonには、AIプロジェクトで使用できる何千ものライブラリ、フレームワーク、関数、モジュールが含まれています。 Jupyter Notebooksのようなコラボレーションツールは、キャリアを伸ばすのに最適です。

Intel、IBM、Facebook、NASA、Pixar、JP Morgan Chase、Spotify、Netflixなどの企業はすべて、人工知能、機械学習、データサイエンスプロジェクトにPythonを使用しています。 Pythonは、Nasaの開発者によってプロジェクトで使用されています。最も重要なことは、Python for AIを学ぶことで、さまざまな技術分野で使用できるため、キャリアの変更がはるかに簡単になることです。

人工知能のためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？

PythonAIを学習するために利用できるいくつかのオプションがあります。あなたが最近高校を卒業した場合は、人工知能を専門とするコンピュータサイエンスの学位を取得することを検討することをお勧めします。ただし、学位には時間と多額の費用がかかります。 AI Pythonを学ぶための、より短く、より手頃な価格で、よりアクセスしやすい方法をいくつか紹介します。

コーディングブートキャンプ

教師あり学習を好む場合、今日のテクノロジー業界ではブートキャンプのコーディングが大流行しています。雇用主は、業界で最も需要の高いテクノロジーに基づいた職務に特化したトレーニングを提供しているため、それらを信じています。オンラインでトップの人工知能ブートキャンプに申し込むことができます。いくつかの優れたオプションには、BrainStation、The Tech Academy、およびSimplilearnが含まれます。

これらのブートキャンプでは、AIプロジェクトにPythonを使用する方法だけでなく、テクノロジー業界で成功するために必要なソフトスキルを開発する方法も学びます。ブートキャンプは通常3〜6か月続き、柔軟な学資援助オプションがあり、多くの場合、学生が卒業後に開始できるようにキャリアサービスを提供します。

オンラインコース

大規模なオンラインオープンコースについて聞いたことがあると思います。これらは、Coursera、Udemy、Pluralsightなどの企業が提供する手頃なオンラインコースです。これらのプラットフォームは、多くの場合、コストを抑えるための特別オファーを伴う、多数のPythonAIコースも提供します。これらのコースは通常、インターネット接続とコンピューターを持っている人なら誰でも利用できます。

初心者コースから始めて、自分の学習率で上級コースに進むことができます。一部のコースでは、ロジスティック回帰、線形回帰、ベクトル、因子分析、予測変数、および正しい予測を行う方法など、必要なトピックの基本的な紹介を提供します。上級コースでは、人工知能が人間の脳を模倣する方法をカバーする場合があります。

本

アクティビティのある本は、人工知能のためのPythonを学ぶのに最適です。最高の本は、Pythonや人工知能、機械学習の基礎から、高度なAIやディープラーニングモデルに関するより複雑なコースまで、知る必要のあるすべてを網羅しています。

オンラインで最高の本を見つけて、都合の良いときにいつでも読むことができます。 Pythonを使用した人工知能 PrateekJoshiとArtificialIntelligence with Python – Second Edition AlbertoArtasanchezによる2冊の本を検討してください。

人工知能ライブラリのトップPython

Pythonライブラリは、開発時間を短縮し、本番環境での効率を高めるように設計されたコード行やその他のリソースのコレクションです。成長を続けるPythonコミュニティのおかげで、機械学習とAI用のライブラリは常に成長しています。ライブラリはオープンソースであり、誰でもアクセスできます。上位5つのPython人工知能ライブラリを以下に示します。

• TensorFlow
• ケラス
• パンダ
• SciPy
• NumPy

TensorFlowは、テクノロジー業界でデータフローグラフを使用してモデルを構築するための最高のPythonライブラリの1つです。 Kerasは、ユーザーフレンドリーなディープニューラルネットワークを構築するためのPythonベースのライブラリです。 Pandasは、データの分析と操作に最適です。 SciPyは技術的および科学的コンピューティングのゴールドスタンダードであり、NumPyはアレイの操作に最適です。

Python人工知能を学ぶ方法：ステップバイステップガイド

適切な手順を踏めば、数か月でPythonAI開発者になることができます。これらのステップは、Pythonと人工知能、および2つのテクノロジーがどのように相互作用するかを単に学習するだけではありません。あなたのスキルを促進し、あなたができることに対して報酬を得るには、あなたは実行可能なステップを踏まなければなりません。これらの重要な手順の概要を以下に示します。

プログラミング言語としてのPythonの学習

Pythonはプログラミング言語です。つまり、Pythonの構文と操作を学ぶ必要があります。簡単なコマンド用のPythonコードスニペットを書くことから始めることができます。 Pythonを使用して、Excelスプレッドシートまたはダッシュボードを作成し、コーディングスキルをテストできます。 Pythonの仕組みを学ぶには、セマンティクス、単純な構文、およびその他の同様の概念を習得する必要があります。

インターネットは、プログラミング言語としてのPythonの基礎を学ぶための無限のリソースで溢れています。構造が必要な場合は、オンラインコースまたはコーディングブートキャンプから学ぶ必要があります。

人工知能のためのPythonを学ぶ

次に、人工知能について学び、Pythonの機械学習アルゴリズムの基本を理解する必要があります。 Pythonは、AIベースのプロジェクトのソースコードになります。家庭、電話、自家用車のAIアシスタントなど、スマートインテリジェントシステムや教師なし学習アルゴリズムを開発するためのスクリプト言語としてPythonを使用します。

Pythonを人工知能で機能させるには、Pandas、PyTorch、TensorFlow、NumPy、SciPyなどのリソースの使用方法を学ぶ必要があります。これらのライブラリは、他の多くのライブラリとともに、AI開発プロジェクトを成功させるために必要なすべてのものを提供します。

ブートキャンプに参加する

Pythonと人工知能の原則の基礎を理解したら、Pythonブートキャンプに登録して次のレベルに進むことを検討してください。 4年間のオンライン学位プログラムと比較すると、これにより時間とお金を節約できます。

ポートフォリオを整理する

Python AI開発者になるまでの道のりでは、さまざまな開発レベルでプロジェクトを作成します。時間枠内で最も成功したプロジェクトと表現力豊かなプログラムのポートフォリオを整理するようにしてください。初心者でも上級者でも構いません。プロジェクトが成功している限り、あなたはそれについて書くべきです。

プロジェクトポートフォリオは、すべてのAIプロジェクトのコレクション、連絡先の詳細、および長年にわたる作業の社会的証明で構成された名誉のデジタルバッジです。プロジェクトポートフォリオが強力であるほど、クライアントとフルタイムの仕事を得る可能性が高くなります。したがって、履歴書にポートフォリオへのリンクを添付してください。

有料ジョブの申し込みを開始

AIの専門家になった今、有料の仕事を探し始める必要があります。評判の良い会社でフルタイムの仕事を見つけることができない場合は、フリーランスを始めることができます。有料で、いくつかのフリーランスプラットフォームがAI開発者とクライアントを接続します。

フリーランスを選択する場合は、他の見込み客が参照できる肯定的なフィードバックや紹介文をクライアントに依頼するようにしてください。これらの紹介文をポートフォリオに含めて、信頼性を高めることができます。

今日から人工知能のためのPythonの学習を開始

人工知能は、技術業界で最も高収入の分野の1つであり、具体的なキャリア上のメリットがあります。 ZipRecruiterによると、機械学習の専門家は年間最大$ 126,249を稼ぎ、給与は$199,000に達します。機械学習と人工知能にはほとんど制限がないため、キャリアを伸ばすための十分なスペースがあります。

人工知能アルゴリズムが世界をどのように変えているかを考えてみてください。あなたは毎年かなりの金額を稼ぎながら、最先端の技術で仕事をしているでしょう。企業の研究機関で働きたい場合でも、自動音声認識システムや自動運転車を開発したい場合でも、この分野にはあなたのためのスペースがあります。