今からでも遅くない?AIエンジニアになる方法は?

さて、今までの記事ではAIの活用の仕方や、市場予測等の大きな概要をご説明してきました。今回はそのAIがどの様に作られているのか、どうの様に勉強していけば良いのかをご紹介したいと思います。
AIと聞くと、統計学やプログラミング等を連想し難しそうなイメージですが、実際はどうなんでしょうか?

昨年リリースされていて、ぐんぐんユーザー数を伸ばしてる「Aidemy」でAIプログラミングに挑戦してみました!
とりあえず触って見るをコンセプトにサービスを作られていて、ブラウザで検索語ものの数十秒でAIプログラムについて勉強がスタートできます。
なんか難しそうだな・・・と敬遠している方!そんな考える暇が合ったらとりあえず勉強がスタートできるので触ってみてください。因みに無料〜始めることが可能です。

Aidemyのオススメ点

  • 10秒で学習が始められる
  • 開発環境を構築しなくても実践が可能
  • 市場価値の高いAI分野の学習が無料〜始められる
  • 難しい理論よりやってみるを大切にしている

 

早速実践してみた!

3つのコースがあり、今回はAIでよく使用されている言語「Python」の文法を学ぼうを選択しました。全く初心者の方は、機械学習、ディープラーニングの基礎から初めて、概要を知ってるよー!という方はPythonが良いかもしれませんね!

サクサク進んでいきます。この辺りは他の言語同様の基本的な内容を学んでいきます。

動画でPythonの説明もされており、とても親切。Pythonに関してはProgateとこのAidemyを利用すれば短期間で基礎は習得できそうです!

コース一覧

上記ではコースの一つであるPythonを学んでみましたが、AidemyにはAI学習コースが全部で30種類あります。

  • IoTデバイスへの機械学習モデルのデプロイ
  • スクレイピング入門
  • 時系列解析Ⅲ(LSTM応用)
  • Python入門
  • 機械学習概論
  • ディープラーニング基礎
  • 日本語テキストのトピック抽出
  • 時系列解析Ⅱ(RNNとLSTM)
  • 機械学習におけるデータ前処理
  • スクラッチ実装して理論を体得する強化学習
  • 自然言語処理を用いた質問応答
  • 深層強化学習発展
  • ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算)
  • ライブラリ「Pandas」基礎(表計算)
  • ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化)
  • データクレンジング
  • 教師あり学習(回帰)
  • 教師あり学習(分類)
  • 教師なし学習
  • ブロックチェーン基礎
  • ブロックチェーン発展I
  • ブロックチェーン発展Ⅱ
  • ブロックチェーン発展Ⅲ
  • 自然言語処理基礎
  • 時系列解析Ⅰ(統計学的モデル)
  •  CNNを用いた画像認識
  •  Cognitive Toolkit (CNTK) 実践
  •  異常検知入門
  •  ネットワーク分析入門
  •  ランキング学習
    ・・・etc の30種類よりAI学習が可能です。

    最後に

    今後の企業のAIやテクノロジーとの向き合い方として、外部より技術に精通している人材を探してくることが多くなってると思います。ただその方法だと、技術力が高い人材が少ないため見つからない、見つかったとしても非常に高単価なことがとても多いです。

    今回ご紹介した「Aidemy」等、プログラミングのハードルを下げてくれる様なサービスが出てきて、エンジニア教育のハードルも同時に下がってきております。外部に頼る方法もいいですが、AI時代の未来に向けて今から社内にAIエンジニアを育ててみてはいかがでしょうか?

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