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ロボットの制御であれば、C++が多いのではないでしょうか。また、機械学習といった意味では、研究者はMATLABを使っていると思います。ただ、C++は、プログラミングの習得に時間がかかりますし、MATLABは有料なので、最初のとっかかりとしては、ハードルが高いです。
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人工知能の概要を把握したいという目的であれば、まずはPythonでいろいろな機械学習系のライブラリを触ってみて、何ができて何が困難なのかの感触をつかむというのが私のおすすめの学習方法です。Pythonには、scikit-learnという機械学習ライブラリがあり、本を買うのであれば、scikit-learnのサンプルプログラムが載った本(例えば、『Python機械学習プログラミング』)を買うとよいと思います。また、OpenCVという画像処理系のライブラリにも機械学習系のライブラリが収録されています。こちらでお勧めのPythonの本は、『実践OpenCV for Python』です。
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C++はハードルが高いと書きましたが、こちらにもフリーのライブラリは多々あり、OpenCVのC++ライブラリもありますし、「mlpack」なども有名です。
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機械学習の書籍には、数式が多数でてきますが、新しいアルゴリズムを開発する目的ではないのであれば、ライブラリを使うことになり、最初は数式を完全に理解する必要はありません。数式はとりあえず読み飛ばし、サンプルプログラムを色々動かしてみて大枠を理解するとよいのではと思います。
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人工知能を習得したいという目的であれば、まずはPythonでいろいろな機械学習系のライブラリを触ってみて、何ができるのか、感触をつかむのが私のおすすめです。Pythonには、scikit-learnという機械学習ライブラリがあり、本を買うのであれば、scit-learnのサンプルプログラムが載った本(例えば、『Python機械麦秋プログラミング』)を買うとよいと思います。また、OpenCVという画像処理系のライブラリにも機械学習系のライブラリが収録されています。こちらでお勧めのPythonの本は、『実践OpenCV for Python』です。
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人工知能を習得したいという目的であれば、まずはPythonでいろいろな機械学習系のライブラリを触ってみて、何ができるのか、感触をつかむのが私のおすすめです。Pythonには、scikit-learnという機械学習ライブラリがあり、本を買うのであれば、scikit-learnのサンプルプログラムが載った本(例えば、『Python機械麦秋プログラミング』)を買うとよいと思います。また、OpenCVという画像処理系のライブラリにも機械学習系のライブラリが収録されています。こちらでお勧めのPythonの本は、『実践OpenCV for Python』です。
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