Pythonの基礎終了 スタートブック/CODE COMBAT/paizaのPython講座を終えて[人工知能を独学で学ぶ(6)]

人工知能を独学で学ぶ人のためにプログラミング言語pythonを紹介し、そのpythonの学習方法について以下の記事で複数紹介しました。  Pythonの基礎終了 とはどのようなことが出来る段階なのか、それを一番初めに選んだ導入本としてこの『いちばんやさしい python スタートブック』(以下スタートブックと略します)を終了して出来るようになったことを紹介していきます。

また一通り終えてみて改めてどのような人にオススメをするか、また本書だけでは python の学習に足りないと思った部分とそれを補うためにどのコンテンツを利用すれば良いかと言ったことについても紹介していきます。

『Pythonスタートブック』にかかった日数

内容は初心者でも簡単で図や例を示しているため読みやすく、一章あたり30分ほどで読み切ることができます。また実際に python を用いてプラグラムのコード入力を行い練習する時間を含めると1時間ほどで終了することができます。従ってスタートブックまるまる一冊を終えるには約一週間不慣れな人でも2週間で終了することができます。

できるようになったこと

Pythonでプログラムのコード入力の基礎

まず当たり前ですが python を用いてのコード入力ができるようになりました。ただ例題に従って入力ができるようになっただけでなく書籍を web 上に書かれている python のコードの意味や構造の推測も行うことができるようになりました。 例えばプログラミングコードのデータの種類や型、プログラミング処理を支持するコードについて学びました。

条件分岐と繰り返し

特に人工知能に限らず、様々な分野で必要になる条件分岐・繰り返しなどの指示コードを理解することができました。その知識はある自動化したい行動を要素ごとに分類してどのような条件でどのような行動を行うのか、そしてその行動をどのような状態になるまで繰り返し処理を行うのか、どのような状態になったら目的の状態になったと判断し終了させるかということを考えるのに重要な要素です。

Pythonで図を書く

ここまでに習ったプログラムのコード入力や条件分岐・繰り返し処理のコードを実際に用いて 人工ロボットの制御プログラムを実際に作成します。今回はすべてプログラム上の処理のみで python 中にグラフを作成しますがこれを応用するとルンバなどの自動お掃除ロボットを動かすための自動制御プログラムになります。

Pythonの基礎終了

難易度・感想

難易度としては今までプログラムに全く触れたことのない初心者でも抵抗なく、さらに実際にプログラミングを動かして作業しながら理解を深められる本だと思いました。実際にこの本を一通り読むことで python プログラミングの専門書を読むための準備ができたと思います。実際に私もこの書籍を終えてからディープラーニングの専門書を読んでいますが python プログラムの操作に関してはスムーズに理解できています。

この本を読み終えてその他の python 学習講座と比較してみた感想ですがプログラム作成に重要な 条件分岐・繰り返し文に関する例題が少なかったと思います。これらの条件分岐・繰り返し文をしっかり学びたい方はCODE COMBATやpaizaの無料ラーニング講座を利用してさらに発展した知識をつけることをお勧めします。

「人工知能を独学で学ぶ」という観点からの感想

本書では、あくまで「Python」の習得が目的なので、「機械学習」や「Deep Learning」といった言葉を出てこないため、

  • 人工知能とは何か、どんなことが出来るかを知りたい
  • 「機械学習」「Deep Learning」の理論だけを学びたい

といった人にとってはスキップしても問題ないと思いました。

逆にお勧めする人は、

  • 実際に人工知能を使ったプログラムを作りたい
  • 実践しながら「機械学習」「Deep Learning」を学びたい

という人です。

「機械学習」「Deep Learning」の基礎・理論を学びたい人にとっても、”より深く”理解するためには実際に作業して動くプログラムを考えながら作ることが重要です。

数式や理論的な説明だけでは、理解できない難解なプログラムでも、自分でソースコードを書き出してみてPythonで実行してみることで理解が深まるということがあります。

本書を最大限活用するための+α

Jupyter notebookは使いやすい

テキストエディタとして windows などに標準搭載されているコマンドプロンプトよりも、自分に合ったテキストエディタをダウンロードすることをお勧めします。例えばJupyter Notebookは機械学習の分野でも利用が埋められているため将来的にも使えますし、初心者にとっても利用しやすくおすすめのテキストエディタです。

ジュピターノートブックの詳細は以下の記事で紹介しております。

CODE COMBATやpaizaの無料講座で演習

プログラム作成に重要な 条件分岐・繰り返し文に関する例題が少なかったと思います。これらの条件分岐・繰り返し文をしっかり学びたい方はCODE COMBATpaizaの無料ラーニング講座を利用して理解を深めるといいです。

この二つのマテリアルの方がよりゲームや遊びに近いためプログラミングを勉強しているという気分から脱却することができます。このスタートブックを続けるモチベーションが低くなってきたらこれらの二つで遊びながら python を学び、それらの演習問題でつまずいたら本書に戻って勉強を進めるというスタイルもありだと思います。

実際、私はCODE COMBATやpaizaの2つをガンガン進めて、どうしてもわからない部分が出てきたときにこの[スタートブック]に戻ってしっかり勉強しました。

何事も遊びながら楽しく学習した方が長く続きますしより記憶に定着しやすいと思います。

  Pythonの基礎終了 次のステップへ!

本書を一通り読み込み実際に例題を自分の手で解くことによって python の基礎については学習できたと思います。人工知能を独学で学ぶという目的からはこの python プログラムの学習はある意味寄り道となってしまいました。しかしこの先人工知能や機械学習をより深いレベルで学習するためには理論の部分だけでなく実際に手を動かす作業による経験と学習が重要になります。本書は経験による理解の導入本という立ち位置であり、いわばランニング前のストレッチやアップに相当します。ここまでの内容を通して来たあなたには次のステップへ進むだけの力がついたはずです。いよいよこの先は機械学習ディープラーニングについて理論と実践を踏まえて学習していくステップです。

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