AIに興味があるけど大体何も知らない。どこから始めたらいい？

自己紹介
なんでAIを詳しく理解したい？なんでAIを勉強するべき？
AI山を登る前に準備は必要です！初心者向けの道もある！
スタートポイント
中腹
頂上
AIに興味があるけどオタクまでになりたくない！
結論

自己紹介

みんなさん、初めまして。AIプランナーとして、モリカトロン株式会社に新しく入社しましたマルタンと申します。今まで私の職業歴はゲーム業界でプランナー、ディレクター、レベルプランナーなどで生活をしていました。フランスから来て日本はもう8年以上に住んでいます。趣味は沢山あります：カラオケ、サイクリング、ペインティング、廃墟巡り、ゲームなど。

ではタイトルの内容に戻りましょう！

なんでAIを詳しく理解したい？なんでAIを勉強するべき？

私の場合は、AIプランナーの仕事を始めているのでAIを詳しく理解しないとダメですね。だがAI業界で仕事をしていなくてもAIを勉強するべきだと思います。なぜならAIはもうこの世界に大きい影響があります。これからこの影響はどんどん強くなってきます。

2000年代はインターネットの時代でした。2020年代はAI時代になります。

AI山を登る前に準備は必要です！初心者向けの道もある！

AIを理解するため、高度なプログラミング・数学の概念は必要なし！普通の高校生レベルから把握をすることができる。インターネットで色々な方は技術的ではない用語を使って大把握なAIコンセプトを説明してくれる。

では必要な準備はインターネットから見られる・聞ける端末と空いている時間（沢山！）だけ！

スタートポイント

Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Artificial Neural Network, Recurrent Neural Network, Data, Neurons…って聞いた・読んだことがあるかもしれないけど簡単な違いって説明ができますか？

「Artificial Intelligence Basics, A Non-Technical Introduction」（作家：Tom Taulli者）

https://amzn.to/38CFdKQ

はとても良い最初の概要の本である。AIの歴史のチャプターもあり、説明が分かりやすい。初心者におススメします。実はこの本だけを読んだらもうAIに対して、具体的な把握ができるはずです。けれども、AIの世界が広いので下記に他のリンクをいっぱいあげておきます！

中腹

YouTubeにとても優秀な説明ビデオがありますので、ここにリンクを貼ります。見始める前に大切なポイントを３つ書きます。下記のリンクの内容は全て英語になる。日本語版で同じリソースが存在するかどうか知りません。しかし、ほとんど１００％のAI論文は英語になりますのでインターネットで見つけられるリソースはほとんど英語になります。英語は苦手な人頑張ってください。

そして、ビデオを見ている時に「つまらない」とか「わからない！」とかの状態になったら他のリソースを見、又は休憩時間を取り、別のことをした方がいいです。勉強は面白くない時、勉強にならないね。今分かってないビデオは次の日分かるようになっているかもしれないので諦めないでください。

最後のポイントは下記の中でどんな理由でも合わないYoutuberがいたら、そのYoutuberを見なくていいです。チョイスは沢山ありますので好きな人だけを見ればいいです。

　Luis Serrano：元Googleの機械学習エンジニアによる機械学習アルゴリズムの解説動画チャンネル。図やイラストが多用されており、英語や数学が苦手な人でも理解できる。

　3Blue1Brown：3Blue1Brownは、Grant Sandersonが作成した数学のYouTubeチャンネルです。チャンネルは、明確な視覚的視点を持つ高等教育数学に焦点を当てています。「Neural Network」のプレイリストはおすすめです。

　TheCodingTrain：初心者向けのコーディングチュートリアルのYouTubeチャンネルです。だが、コーディングをやらなくても説明がとても分かりやすいです。とても明るい人です。「Neural Network and Machine Learning」プレイリストはおすすめです。

　deeplizard：さまざまなテーマの高品質な教育コンテンツ。プログラミングパーツはやらなくても「なんでこうなる？どうやって動く？何が行っている？」など、が清く説明している。「Machine Learning and Deep Learning Fundamentals」のプレイリストはおすすめです。

どんどんAI説明ビデオを見るともう少し難しいチャネルを見たほうがいいと思います。そういう時はここをどうぞ：

　Arxiv Insights ：機械学習研究者Xander Steenbruggeはこのチャネルで色々なAI論文の説明ビデオをやっている。

　Brandon Rohrer：機械学習スペシャリスト。AI関係のジェネラリストチャネルです。

　Steve Brunton：ワシントン大学のアソシエイトプロフェッサー。AI関係のジェネラリストチャネルです。

　ML Papers Explained - A.I. Socratic Circles – AISC：機械学習の進歩に関する技術的なレビューと議論のチャネルです。

　John Levine：Strathclyde大学でAIとComputer Scienceのプロフェッサーです。AIでよく使っているアルゴリズムの説明チャネル。

　sentdex：Pythonプログラミングチュートリアルチャネルですけど「Reinforcement Learning」のプレイリストはおすすめです。

　Machine Learning with Phil：機械学習エンジニアPhil Tabor。詳しい機械学習チュートリアルチャネルです。

　Lex Fridman：MITプロフェッサー、AI研究者。人工知能、ディープラーニング、自動運転車などの研究トピックを探るビデオチャネルです。

休みたい時、もう少し気軽なビデオを見たい時、こちらのチャネルはおススメです。

　AI and Games：ゲームAI中心の説明チャネルです。

　A.I. Games：AI Youtuberのチャネルです。

　GDC：ゲーム業界の人からゲーム開発に介してビデオチャネルです。

　Ars Technica：ニュースとレビュー、技術のトレンドの分析ビデオチャネルです。

　Cold Fusion：科学ニュースのジェネラリストチャネル(AI含め)

　Two Minute Papers：ジェネラリストAI論文の説明チャネル

頂上

上記に置いてあるリンクの内容をほとんど見て把握できた時、最初は「おめでとうございます！」と褒めたいですね。AIの把握ができてきてこれから頂上に向かえる！

早速「頂上」の紹介をしたいと考えている。こちらになります：

https://arxiv.org/

arXivは、無料配信サービスであり、研究分野の数千の学術論文のオープンアクセスアーカイブです。あそこに毎日様々な新しい論文がアップロードされている場所である。AI関係だけではなくて沢山ありますけど私達に興味がある物は「Computer Sciences」の中になります。一番早く知る人になれ！

AIに興味があるけどオタクまでになりたくない！

上記を説明したarXivで毎日、全てを読むのが重くて時間がかかるのはわかります。そして、とても細かい論文が多いので通常生活に対して使えないし、そこまでに興味がないかもしれない。だけど大丈夫！心配にしないでください！あの時、AIニュースのウェブサイトも結構あります。そちらに読んだら一番大事な情報、技術革新がまとめてある。

https://venturebeat.com/category/ai/　VentureBeat AI Category：ジェネラリストAIニュースウェブサイト。一番記事の数がある。ニュースレターもあるのでおすすめ

https://www.kdnuggets.com/　kdnuggets：ジェネラリストAI、Machine Learning、Data Scienceなどのウェブサイト。ニュースレターもおすすめ

https://www.aitrends.com/　AITrends：ジェネラリストA Iニュースウェブサイト。

https://www.technologyreview.com/artificial-intelligence/　MIT Technology Review：ジェネラリストA Iニュースウェブサイト。（有料）

そして、AI研究のメイン会社のブログもおすすめです！

https://ai.googleblog.com/　Google

https://www.microsoft.com/en-us/research/　Microsoft

http://research.baidu.com/　Baidu

https://ai.facebook.com/blog/　Facebook

https://deepmind.com/blog　Deepmind

https://blogs.nvidia.com/blog/category/deep-learning/　NVidia

https://openai.com/blog/　OpenAI