## プログラミング学習はハードルが高いと感じる人が多い

プログラミング学習はハードルが高いと感じる人が多いです。特にパソコンに慣れていない人から見ると、コマンドプロンプトに入力したりソースコードを記述したりする作業は、とても難しいことをやっていると思いがちです。

*しかしプログラミングは1度勉強を始めてしまえばそこまで難しくはありません。*最初に行わなくてはいけない、プログラミングを自分でパソコンでもできるようにするための環境構築が少し難しいだけで、プログラミング言語の文法を覚えるのは簡単です。最近では初心者向けの簡単なプログラミング言語も多くあるからです。

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

## プログラミングは簡単なことから取り組むことが大切

プログラミング学習は挫折率が高いと言われています。挫折する人が多い理由は、いきなりアプリやシステムを作ろうと考えるからというのが大きいと予想されます。文法の理解があやふやなうちからアプリ開発に取り組むと、分からないことがある度に調べなくてはならず、時間がかかってしまいます。

**まずは文法やフレームワークの使い方をしっかり覚えることが大切です。**

## プログラミング・プログラマーとは？

プログラミングやプログラマーの定義について初心者向けに解説します。プログラマーの平均年収に関しても説明します。

プログラミングとはコンピュータに命令するための記述文を書く作業のことです。プログラミング言語というコンピュータでも分かる言語を使って、コンピュータに特定の動作を行わせます。プログラミング言語には数多くの種類があり、それぞれ開発できるものが異なります。

*プログラミングを行いコンピュータに作業を行わせることで、人間がやるべき作業を自動化することが可能です。*たとえば、エクセルに文章をコピーするプログラムを作成すれば、コンピュータが毎日その作業を繰り返してくれるため、人間はその作業をやらなくて良くなります。

また、プログラミングでWebアプリやスマホアプリなどを開発することも可能です。アプリを開発して公開すれば収入を得ることもできます。

プログラマーはプログラミングを行いアプリやシステムを開発する仕事です。システムエンジニアが作成した設計書を元に、プログラムを作成し問題なく動作するかテストするところまで行います。

昨今システム開発の需要が高まっているため、プログラマーは市場価値の高い仕事と言えます。マイナビエージェントでは職種別の平均年収ランキングを算出していますが、**システムエンジニア・プログラマーの平均年収は443万円となっており比較的高めです。**

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

## 基本的なプログラミング学習ルート

基本的なプログラミング学習ルートについて解説します。どのプログラミング言語を選ぶ場合でも、以下の手順に従って勉強していくのが一般的です。

まずは、作りたいものを決める必要があります。*プログラミングによってWebアプリやスマホアプリ、ゲーム、人工知能などを開発することが可能です*。開発難易度が高いものも中にはあるので、初心者の方は注意が必要です。何を作るべきか決まらない場合、Webアプリが比較的作りやすいでしょう。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

続いて、開発環境を構築します。プログラミングを自分のパソコンで行うには、ソースコードを書くためのエディタとプログラムを実行する（コンピュータに読み込ませる）ためのソフトウェアが必要になります。

**開発環境の構築は初心者には難しい場合も多いです。**どうしても難しい場合はブラウザでプログラムを実行できるツールを活用するのも手でしょう。ある程度文法を習得したら自分のパソコンでも実行できるようになれば良いです。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

### プログラミング言語の文法を学ぶ

続いて、プログラミング言語の文法を学ぶ必要があります。*学習サイトや参考書などを活用し、1つ1つの文法を丁寧に覚えていくことが大切です。*分からなくなったら前の単元からやり直した方が、途中で学習を挫折する可能性が低くなります。

**文法をマスターしたら次はフレームワークを学びます。**フレームワークを使うことで、アプリを簡単に開発することが可能です。フレームワークの使い方も学習サイトや参考書などで学ぶことができます。

### 簡単なシステム・アプリを作る

*フレームワークを学んだら、簡単なシステムやアプリを作ってみましょう。*1から自分で作ることで実践的なプログラミングスキルを培うことが可能です。また、作成したアプリやポートフォリオを掲載することができ、転職時にスキルをアピールすることにも使えます。

Pythonができることを理解し、初心者はその学習目標を立てよう

## 目的別のプログラミングを勉強する順番

プログラミングを学習する目的は人それぞれです。そこで、目的別にプログラミングを勉強する順番を解説します。

**Webアプリを開発したいならまずはHTML・CSSを学ぶ必要があります。**その後、JavaScriptを学びフロントエンド開発のスキルを身につけるのが良いでしょう。JavaScriptは環境構築不要で使えるため初心者におすすめしやすいです。

その後はPHPを学び、バックエンド開発もできるようになると良いです。最後にMySQLを学んだデータベースを扱えるようになれば1人でWebアプリ開発ができるレベルに到達します。

【参考】：[PHP: Hypertext Preprocessor](https://www.php.net/)

【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)

HTML・CSSとは何か？使い方やできること、独学方法を解説！

スマホアプリ開発にはAndroidアプリ開発とiPhoneアプリ開発の2種類があります。

*Androidアプリ開発ではKotlinとJavaが多く使われています。

Androidアプリ開発を行う場合、Android Studioという開発環境が必要です。Android Stuidoのインストールを行っておきましょう。

【参考】：[Kotlin Programming Language](https://kotlinlang.org/)

【参考】：[Download Android Studio and SDK tools](https://developer.android.com/studio)

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴とは

**ゲーム開発を行いたい場合はC#というプログラミング言語を学ぶのがオススメです。**C++などもゲーム開発で多く使われていますが、最初であればC#が比較的簡単なのでおすすめできます。ゲームを開発するにはUnityという統合開発環境を使うのが一般的ですので、Unityのインストールを行っておきましょう。

【参考】：[Unity のリアルタイム開発プラットフォーム | 3D/2D、VR/AR のエンジン](https://unity.com/ja)

C#とは？できることやメリット・デメリットについて解説！

## 初心者におすすめのプログラミング勉強方法

最後に、初心者におすすめのプログラミング勉強方法についてまとめました。これらのやり方なら初心者でも無理なく上達していくことが可能です。

### プログラミングスクールに通う

1つ目はプログラミングスクールに通うことです。*スクールではエンジニア講師が分かりやすく基礎を教えてくれます。*また、講師は学習スケジュールを立ててくれたり、転職サポートを行ってくれたりもします。独学よりも効率的に習得できる反面、月額料金が掛かる有料のスクールも多いでしょう。

### 学習サイトを活用して勉強する

2つ目は学習サイトを活用することです。**最近では月額1,000円程度で活用できる学習サイトが増えています。**学習サイトは参考書に比べると基礎にフォーカスされてまとめられていることが多いため、初心者におすすめできます。

3つ目は*参考書を購入して学習することです。*参考書を購入して独習することが最も一般的な学習方法で、自分のペースで学習を進められることがメリットです。プログラミングスクールは学習ペースが決まっているため、自分のペースで学習を進めたいという方にとってもおすすめと言えます。

## プログラマーに転職を目指すなら

本記事ではプログラミングの勉強の順番について解説しました。プログラミング初心者の方は何から勉強を行うべきかご理解いただけたかと思います。

しかしプログラミングスキルを身につけられても、必ずしもIT企業に転職できるとは限りません。未経験から転職するには、未経験でも業務をこなせるだけのスキルがあることを面接で証明する必要があります。

そこで利用を推奨するのが、*[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*です。

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プログラミングに興味があるが、何から勉強すべきか分からないという方は多いでしょう。プログラミング学習は挫折率が高いため、勉強する順番が重要になります。当記事では、プログラミングを勉強する順番や初心者におすすめの勉強方法について目的別に解説します。

プログラミングは簡単なことから一歩ずつ勉強することが大切

まずは何を作りたいかを考え、それから学習するプログラミング言語を決める

プログラミング言語を文法を学んだ後は、フレームワークやライブラリを学ぶ必要がある

プログラミングを勉強する順番を初心者向けに解説！目的別に何から学習すべき？

PyTorchとは、**Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します。**読み方は「パイトーチ」で、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されました。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。トレーニング時間が高速なため、短い時間で完了します。


【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

Pythonの特徴はプログラム記述がシンプルなため、高機能なプログラムが簡単に記述できることです。また、インタプリタのためデバッグが簡単に行えます。AIでは分析アルゴリズムが共通化しやすいため、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されており、AI分野の開発言語にPythonが標準的に用いられています。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。

PyTorchはPythonのメリットを享受できるよう、Torchを元に開発されました。PyTorchは分散トレーニングが可能で、*スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化が可能です*。同様に主要なクラウド環境がサポートされており、シームレスな開発とスケーリングを提供します。

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

PyTorchは以下のメリットにより、人気が高まっています。

・*GPUサポート*
GPUとしてNVIDIAがサポートされます。NVIDIAのソフトウェアライブラリであるCUDA（Compute Unified Architecture）が活用できます。このため、強力なGPUサポートを活用して配列（テンソル）演算が可能です。

・*使い勝手が良い*
PyTorchはNumpyに近い操作性を持っています。そのため、すでにNumpyを利用しているユーザにはそのまま利用できるメリットがあります。標準ONNX（Open Neural Network Exchange）フォーマットがサポートされており、対応プラットフォーム・ランタイム・ビジュアライザーなどに直接アクセスすることができます。

搭載されている自動微分（Automatic Differentiation）により、自動勾配計算が行われます。深層ニューラルネットワークの最適化が簡単に行えます。フロントエンドの提供により、PythonならびにC++から利用できるメリットもあります。

・*主要クラウドが活用可能*
インストール使用するほかに、クラウドではAlibaba Cloud・Amazon Web Services・Google Cloud Platform・Microsoft Azureが対応します。シームレスな開発運用が可能です。

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PyTorchのデメリットも少なからずあります。具体的には以下のデメリットがあります。

・*日本語の情報が少ない*
PyTorchチュートリアルの日本語版が有志により提供されていますが、総じて日本語の情報が少ない状況です。最新情報を入手する際には多少の英語力が求められます。

・*低レベルAPIのみ*
人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとする場合、PyTorchの提供APIは低レベルのものが提供されます。低レベルAPIは細かい操作や機能が提供される半面、プログラミングの難易度が求められます。使用するにあたって慣れが必要です。

・*研究用途がメイン*
PyTorchは、Facebook（現Meta）のAI研究の一環で開発されました。そのため研究者に人気があり、論文発表のコードはPyTorchの利用が多い傾向があります。一般用途では高レベルAPIが求められることがあり、そこまで利用が増加していません。

低水準言語とは？ここでの「水準」について理解を深めよう

ここではPyTorchの入門として、基本手続きを説明します。最初にPythonを起動します。
```python```

Pythonのコマンドとして、*PyTorchのライブラリをインポートします*。ここで乱数の配列（テンソル）を生成・表示してみます。簡単な例ですが、動作確認のサンプルとしても利用されています。
```import torch
x = torch.rand(5, 4)
print(x)```

以降で、インストールから簡単な使い方について説明していきます。

PyTorchはWindows・MacOS・Linuxでインストール可能です。


【参考】：[GET STARTED START LOCALLY](https://pytorch.org/get-started/locally/)

各OSのインストール方法は以下の通りです。

・*Windows環境*
Windows 7以降でインストール可能であり、推奨されているのはWindows 10以降です。サーバーはWindows Server 2008 R2以降がサポートされます。Windowsでは、Python 3.7〜3.9がサポートされ、Chocolatey・Python公式サイト・Anacondaを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*MacOS環境*
MacOS 10.10（Yosemite）以降でサポートされます。MacOSではPython 3.7以降がサポートされ、Homebrew・Python公式サイトを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*Linux環境*
Linuxでは、glibc v2.17以降がサポートされます。ディストリビューションで言うと、Arch Linux 2012-07-15・CentOS 7.3-1611・Debian 8.0・Fedora 24・Mint 14・OpenSUSE 42.1・PCLinuxOS 2014.7・Slackware 14.2・Ubuntu 13.04以降が対応します。Linuxでは、通常Python 3.7以降がインストール済みのためそのまま利用できます。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

PyTorchの使い方は、公式サイトのチュートリアルで基本情報を得ることができます。


【参考】：[LEARN THE BASICS](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html)
【参考】：[QUICKSTART](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html)

・*基本操作*
最初に、以下の様にPythonでtorchライブラリをインポートして利用します。
```import torch```

データ処理には、”torch.utils.data.DataLoader”と”torch.utils.data.Dataset”の2種類が用意されています。”torch”をインポート後、以下のように読み込みます。nnはニューラルネットワークのモジュールです。
```from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor```

・*GPUの利用*
GPUとCUDA（Compute Unified Architecture）が利用可能か確認するには、以下の関数を用います。
```import torch
torch.cuda.is_available()```

・*モデルの作成*
モデルの作成では、nn.Moduleを継承したクラスを作成します。\_\_init\_\_関数で必要なネットワーク層を定義します。nn.Flatten()・nn.Sequential()・nn.Linear()・nn.ReLU()等を用います。クラスのforward関数では、データがネットワークを通過する方法を指定します。

・*学習と最適化*
モデルは、学習ループで学習データセットに対して予測を行い、モデルのパラメータを調整します。そして、テストデータセットに対してモデルのパフォーマンスをチェックします。学習プロセスは数回の反復を経て予測精度を高めていきます。最後にモデルを保存します。

## そもそもPythonのフレームワークとは

Pythonは、インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。**フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うように定義したものです。**Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します。

Pythonは言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れており、汎用用途に加えて専門分野向けにライブラリが数多く公開されています。特にデータサイエンス・人工知能（AI）向けに活用されることが多いので、専用のフレームワークも数多く提供されています。


【参考】：[python](https://www.python.org/)

## Pythonのフレームワークの特徴

フレームワークとは、物事の考え方を整理しルール化したものです。Pythonのフレームワークは、汎用用途・ウェブアプリケーションからデータサイエンス・人工知能（AI）向けまで数多くあります。

Pythonフレームワークの代表的なメリットは、開発生産性の向上です。設計・開発の工数が削減でき、短納期で開発することができます。誰が見ても理解しやすいので、メンテナンスの工数が削減でき、品質が維持できます。以上のことから、フレームワークでは設計・開発から運用までの標準化により一貫性が確保され、*全体の生産性と品質の向上が期待できます*。

### PyTorch以外のフレームワーク

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用のフレームワークです。*機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用し、Pythonに限定されず、C・C++やJava等の言語で利用できます*。


【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

PyTorchとTensorFlowは、ともに処理が高速で人気があるため、どちらが良いのか判断がつかないこともあります。

TensorFlowはAPIが低レベルから高レベルまで揃っており、コードを見やすく記述することができます。PyTorchでは低レベルAPIを中心としたフレームワークですので、記述は慣れが必要ですがデバッグ操作はしやすくなります。それぞれメリットが多いため、**実際に使用してみて使いやすいソフトウェアを選択することをおすすめします。**

## PyTorchを理解して最新の研究成果に触れてみましょう

PyTorchは低レベルAPIですので、最初は難しく感じますが細かい操作が可能なことで研究者に人気があります。研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されています。**AI分野の最新の研究成果に多く触れるには、PyTorchがうってつけです。**将来への投資として、ぜひ学習しましょう。

PyTorchとは、Facebook（現Meta）で開発されたフレームワークソフトウェアを指します。Python用の深層学習に用いられ、トレーニング時間が高速なため人気があります。ここでは、その特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説していきます。

PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します

スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化に特徴があります

研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されており研究者に人気があります

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

前回の安定版2.8.0登場からおよそ2ヶ月経った2022年2月4日、Flutter for Windows 2.10がリリースされました。Flutterは*単一コードをマルチプラットフォーム開発に利用できます*。ステートフルホットリロードにより、アプリの実行中に変更を加えてすぐに結果を確認できます。ユーザーインターフェースのインタラクティブな環境生産性が向上します。

【参考】：[Announcing Flutter for Windows](https://medium.com/flutter/announcing-flutter-for-windows-6979d0d01fed)

Flutter 2.10のMacOS版・Linux版およびChrome OS版も、合わせてリリースされました。

 Flutterとは、*Googleが開発したオープンソースのユーザーインターフェース用SDKを指します*。単一のコードをベースに、マルチプラットフォームのアプリケーション開発が可能です。

【参考】：[Flutter](https://flutter.dev/)

開発プラットフォームは、Windows・MacOS・Linux・Chrome OSです。Android・iOSの他、Windows・MacOS・Linux・ウェブアプリケーションのクロスプラットフォームをターゲット環境に選定できます。

Flutterは以下3つの特徴を持ちます。

Flutterのコードは、ARM・Intelのマシンコードや、JavaScriptにコンパイルされます。そのため主要デバイスでハイパフォーマンスが実現されます。

JavaScriptに関するフレームワークについて徹底解説！

ホットリロード機能により、コード更新で状態がキープされ、ほぼ瞬時に変更が反映されます。素早い構築や反復作業が可能となります。

ピクセル全体を制御し、どの画面でも見栄えのするカスタムデザインを作成できます。

Flutter 2.10安定版で、パフォーマンス改善やMaterial 3のアップデートが行われています。テキスト・キーボードの処理、キーボードショートカットの改良と、コマンドライン引数・グローバル化されたテキスト入力・アクセシビリティをサポートしています。

【参考】：[What’s New in Flutter 2.10](https://medium.com/flutter/whats-new-in-flutter-2-10-5aafb0314b12)

具体的な改善項目は以下の通りです。

再描画をチューニングしたことで、ラスタライズ時間が大幅に短縮しました。合わせてベンチマーク実施のGPU使用率が90％以上から10％未満に減少しています。

パフォーマンス改善に加えて、キーボードアニメーションがより滑らかになります。エッジケースのクラッシュを修正することにより、iOS 用カメラプラグインの安定性が向上しました。このほか圧縮ポインタによりメモリ使用量削減が可能です。

Androidバージョン12（APIレベル31）をサポートし、自動的にmultidex対応可能です。エラーメッセージの内容も見直しました。ウェブ用のプラットフォームビューサポートのためオーバーレイが必要でしたが、ウェブ用の「ノンペイント・プラットフォーム・ビュー」を作成することで、オーバーヘッド削減に対応します。

Material 3への移行が始まります。次世代のMaterial Designで、Material YouあるいはMaterial Design 3とも呼ばれます。任意の色で、ColorSchemeタイプのインスタンスを構築することができます。ThemeData.useMaterial3フラグで、Material 3 の外観に切り替えます。1,028の新しい Materialアイコンが追加されています。

【参考】：[Bring Material 3 to Flutter #91605](https://github.com/flutter/flutter/issues/91605)

Flutter DevToolsを使いやすく修正しています。Visual Studio Codeエクステンションも、コードのカラープレビュー表示を追加し、カラーピッカーがコードを更新するよう修正しました。

*Stable Channelとは、安定版のリリースチャネルを指します*。Windows版のリリースは2.10.0が2022年2月4日、2.10.1が2月10日、2.10.2が2月19日、2.10.3が3月3日、2.10.4が3月29日と1～2週サイクルで更新が続いています。

Flutter for Windowsの実装は、*DartフレームワークとC++エンジンを組み合わせています*。これは、AndroidやiOSと同等の仕組みです。

WindowsとFlutterは、Flutterエンジンをホストし、Windowsメッセージの翻訳とディスパッチを担当する組み込みレイヤーを介して通信します。FlutterはWindowsと連携してユーザーインターフェースを画面に表示し、サイズ変更やDPI変更などのイベントを処理します。入力メソッドエディタ等は、国際化のために既存のWindows様式と連携して動作します。

Windowsでは、DartのC相互接続レイヤーを通して、あるいはC++のプラットフォームプラグインを用いて、Win32・COM・Windowsランタイム APIと接続が可能です。

Flutter for Windowsでは、以下のツールを活用してさらに効率的にコード開発を行うことができます。

Flutterアプリのノーコード・ローコードデザインツールです。デスクトップ用途に合わせたアプリを構築するのに役立つ機能を提供します。Flutterコードを記述せずにユーザーインターフェースの操作でアプリケーション開発が可能です。

【参考】：[FlutterFlow](https://community.flutterflow.io/home)

Realmは、超高速のローカルデータストアのオブジェクトデータベース管理システムです。Dart FFIを用いてデータベースに高速にアクセスし、Windowsアプリケーションを構築します。

【参考】：[realm](https://realm.io/)

Nevercodeは、FlutterのCI/CDツールであるCodemagicをアップデートしてWindowsをサポートします。クラウド上でWindowsアプリのテストとビルドを行い、Microsoft Storeへのアプリのデプロイを自動化することも可能です。

【参考】：[Nevercode](https://stories.nevercode.io/)

Syncfusionは、.NET プラットフォームソフトウェアコンポーネントとツールを提供します。ウィジェットのスイートでは、ツリーマップやチャートなどのデータ可視化コンポーネント、リッチデータグリッドウィジェット、カレンダー、PDF作成やExcelスプレッドシート等に対応します。

【参考】：[Syncfusion](https://www.syncfusion.com/)

Riveは対話型アニメーションプラットフォームで、リアルタイムに反応するインタラクティブなベクターアニメーションを作成可能です。高速なパフォーマンスと低メモリーフットプリントを提供し、近日中にマイクロソフトストアで公開予定です。

Flutter入門としておすすめするのは、Flatter appと呼ばれるテンプレートを利用することです。インストール完了後に、*Dartコードの保存先にある”lib/main.dart”を編集して利用します*。

【参考】：[Write your first Flutter app, part 1](https://docs.flutter.dev/get-started/codelab)

”lib/main.dart”を以下のリンクにあるコードに差し換えてIDEで実行してみると、”Hello World”がスクリーン中央に表示されます。

【参考】：[Step 1: Create the starter Flutter app](https://docs.flutter.dev/get-started/codelab#step-1-create-the-starter-flutter-app)

Flutterは、64bit Windows 7 SP1以降に対応します。ディスク空き容量は、IDEを除き1.64GB必要です。この他、Windows PowerShell 5.0以降とコマンドプランプ用にGit for Windows 2.xを使います。

【参考】：[Windows install](https://docs.flutter.dev/get-started/install/windows)

モジュールのインストールは以下のリンクに掲載されています。*2022年3月時点では、“flutter_windows_2.10.4-stable.zip”が掲載されています*。

【参考】：[Get the Flutter SDK](https://docs.flutter.dev/get-started/install/windows#get-the-flutter-sdk)

Zipファイルを展開後、PATH環境変数に”flutter\bin”のパスを追加して利用します。

インストール完了後、*”flutter doctor”コマンドを実行することで関連ソフトウェアのセットアップが必要かどうか表示されます*。一例としては、ターゲットとなるAndroid SDKが利用可能か表示されます。Androidの開発をする際には関連して以下のリンクからAndroid Studioをインストール・セットアップします。

【参考】：[Android setup](https://docs.flutter.dev/get-started/install/windows#android-setup)

関連してVisual Studioを利用する場合には、以下のリンクをご確認ください。

2022年2月4日、Flutter for Windows 2.10が正式リリースされました。Googleが開発したオープンソースのユーザーインターフェース用SDKで、今後もモダンデザイン利用に期待されています。ここでは新機能と入門情報を解説していきます。

Flutter for Windows 2.10は、2022年2月4日リリースの安定版です。

Flutterは単一コードをマルチプラットフォーム開発に利用できます。

Android 12の最新デザインに対応しており、モダンデザイン利用に期待されています。

Flutter for Windows登場！2.10の新機能と入門情報を解説！

*機械学習とは、多くのデータからパターンを認識する人工知能の学習手法のことです。*機械学習でもっとも有名なのは教師あり学習と呼ばれる分野です。何が正解かをあらかじめ人工知能に教え、入力データに対して正解となる出力ができるようにします。ほかにも、教師なし学習や強化学習といった分野があります。

機械学習は将棋AIや顔認識システム、ECサイトのレコメンド機能などで既に使われています。人工知能の学習手法の中でも実用性が高いと言えるでしょう。

この記事では機械学習入門者から上級者までおすすめの書籍をピックアップして紹介します。

機械学習エンジニアとは？仕事の内容や将来性について解説！

## 機械学習を学ぶ人がまず読みたい本 3選

機械学習をこれから学ぶ人におすすめの本を3冊紹介します。機械学習にかぎらずAIやデータサイエンス全般について詳しく解説されており、基礎知識を得られる本をまとめました。

### ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

*本書はビジネス現場でAIがどのように役立つのか解説しています。*身近なことに置き換えてわかりやすく機械学習を学びたい方におすすめの本です。難しい話にはあえて触れずに解説しているので、初心者にもおすすめできます。

▪出版社：インプレスブックス

【参考】：[ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識](https://book.impress.co.jp/books/1121101015)

### 一般教養としての人工知能入門

本書はAIや機械学習に関して文系でも理解しやすいようにまとめてあります。**AIの基礎から応用まで数式なしで解説しているため、数学知識がない方でも読み進めることが可能です。**また、AIと社会のつながりやAIの限界などについても触れています。

【参考】：[一般教養としての人工知能入門](https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764906389/)

### 図解まるわかり AIのしくみ 

*機械学習やディープラーニングについて図解で解説している1冊です。*図が多く挿入されているため、文章を読むのが苦手な方でも読み進められます。また、機械学習に関連するキーワードの説明も解説されており、入門書として最適と言えるでしょう。

【参考】：[図解まるわかり AIのしくみ](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170138)

## Pythonでの機械学習を学ぶのにおすすめの本　4選

Pythonで機械学習を学ぶのにおすすめの本を4冊まとめました。Pythonは機械学習で多く使われている言語ですので、機械学習と合わせてPythonも学ぶことをおすすめします。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!

本書はPythonでの機械学習に関して入門者向けに分かりやすく解説しています。**機械学習の基本的な仕組みについてサンプルコードを提示しながら解説しているため、実際に手を動かして学ぶことが可能です。**Pythonの文法をマスターしたら次に読みたい1冊です。

【参考】：[Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170305)

### RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】

*本書はPythonやRでの実践的な機械学習について学ぶことが可能です。*Pythonを利用してデータからモデルを作成して結果を得るための手順を学ぶことができます。本格的に機械学習について学びたい方におすすめの1冊です。

▪著者：有賀 友紀、大橋 俊介

【参考】：[RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12022-1)

### スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ) 

本書はPythonでの機械学習に関して手順を追ってしっかり学ぶことができる1冊です。はじめは機械学習とはなにかという点から解説し、後半では機械学習の応用について解説されています。本書を読むことで、機械学習初心者から中級者まで上達することができるでしょう。また、**Pythonでよくあるエラーの解決方法についても解説されています。**

【参考】：[スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)](https://book.impress.co.jp/books/1120101028)

### そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」

*本書は漫画でPythonでの機械学習について解説されています。*漫画でありながら機械学習の各手法について詳しく解説されており、実践的な内容と言えます。漫画なので文字を読むのが苦手な方も楽しく読み進めることができるでしょう。

▪著者：田中 賢一郎、澤田 千代子

▪出版社：シーアンドアール研究所

初心者・入門の記事（17ページ目）