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【無料あり・保存版】独学でAIエンジニアを目指すための学習ロードマップ

悩む人
スクール費用は高い。独学でAIエンジニアになりたい。
独学するにはまず何から取りかかればよい?
まずは独学で様子見してみたい。
独学後にどうやって転職するのが良い?

こういった疑問に答えます。

本記事の内容

  • 独学でAIエンジニアを目指すための学習ロードマップ
  • 独学未経験からAIエンジニアに転職する方法3選

この記事を書いている人

この記事を書いている僕は、34歳のときに未経験からAIエンジニアへの内定を獲得しました。

エンジニアスキルは全くなく、一から勉強し半年でAIエンジニアの内定をゲットしました。

その際にAIエンジニアになるためのノウハウというか実体験を得たので、皆さんに有益な情報を沢山お伝えしたいと考えています。

今回は、「独学でAIエンジニアを目指す」ための学習ロードマップをお伝えし、独学後にどうやって転職するのが良いか解説も行います。

※未経験からAIエンジニアを目指す方法のすべてについては以下にまとめました。

あわせて読みたい

※わたしの実体験である未経験から内定を得るまでの行動まとめはこちら。

あわせて読みたい

独学でAIエンジニアを目指す学習ロードマップ

早速ですが、まずはカリキュラムの構成から

 カリキュラムの構成

  • 独学でAIを学ぶあなたは素晴らしい
  • AIエンジニアのメリット
  • AIの概要理解
  • SQLの理解
  • Pythonの理解
  • 数学の理解
  • 機械学習の理解

※このロードマップで機械学習の知識まで身につければ、未経験からAIエンジニアへの転職の道が開けてきます。

独学でAIを学ぶあなたは素晴らしい

これはモチベーション維持のために記載してます。

現在日本だけでなく、世界的に見てAIエンジニア不足は深刻です。今後ますますAIエンジニアの市場価値は高くなっていくことが見込まれます。

ただこの人材不足はずっとチャンスではありません。

実はいまAIエンジニアがいなくても、「誰でも簡単にAIを扱えるサービス」が次々と開発されています。

今後5–10年で会社の中には、 “AIを使いこなして変革する側 vs AIにより業務の意味がなくなってしまう側”に別れることが考えられます。

なので、「誰でも簡単にAIを扱えるサービス」を作る側になるなど少しでもAIを知ろうとして一定期間集中し独学する。ことはとても素晴らしいことだと考えます。

AIエンジニアのメリット

勉強に入る前にAIエンジニアになるメリットを今一度確認しましょう。

勉強に挫折しそうになったらこのメリットを思い出して奮起して貰えればと思います。

  • 年収が高い。転職できたら普通の会社員より100万〜200万高い。
  • AIエンジニアは将来も安定的な需要が見込める。
  • 人手不足だし、嫌なら転職先も沢山ある。
  • 会社員が嫌ならフリーランスという道も選択できる。
  • 友人に「俺いまAIエンジニアだよ」とドヤ顔できる。

いかがでしょうか。AIエンジニアだよ。と友人に自慢は結構大きいかと。

では早速カリキュラムに入ります。

step
1
AIの概要理解


AIとは?AIが活用されている事例などが以下から勉強できます。無料です。会員登録なども不要でどなたでも閲覧できます。

step
2
SQLの理解


他サイトでいきなりPythonを勉強。分厚い本を買え・・・みたいなのがありますが、難しいので初心者は絶対続かないです。

初心者のことを考えればいきなりプログラミング言語ではななく、比較的簡単なデータベース言語から入門するのが実体験からのおすすめ。

AI開発では超膨大なデータを扱います。超膨大なデータから使うデータだけをデータベース(データの保管庫)から取り出して使用します。なのでSQLへの理解と言語を扱うことは避けて通れません。

 【無料あり】SQLおすすめ講座一覧

【Graspy】

無料でかつ不明点を先生に質問できる

>> Graspy

Ruby on Railsの勉強の中にSQLを学習するカリキュラムがあるのでここだけを学習します。

機械学習ではPythonというプログラミング言語を利用します。なのでPythonで使えるSQLで学習したいところですが、SQ Liteはそれに該当します。

【SQL攻略】無料

>> SQL攻略

MySQLですが無料勉強可能。


上記のどちらかをやれば十分ですね。さらに有料になるとビジネスの現場で使うための実践型カリキュラムが勉強出来ます。

【Udmey】有料 30日間返金保証付き。

>> はじめてのSQL

無料プレビュー動画が30分あるのでまずはそれを閲覧して講座の雰囲気を確かめることができます。

step
3
Pythonの理解


PythonはAI開発では主流言語です。Pythonの学習のポイントは機械学習に使える部分にフォーカスして学習することです。

すべてをやると大変です。なのでPython知識を効率よく学べる方法を紹介します。

 【無料あり】Pythonおすすめ講座一覧

【Aidemy】無料

>> Python入門

プログラミング未経験だと、Pythonの環境構築でつまづくことが多いです。

Aidemyだと環境構築なしで学習できるのが良い点。

【Paizaラーニング】無料

>> Python3入門編 (全11レッスン)

こちらも環境構築なしで学習できるのが良い点。可愛い女の子の動画で学習したいならこちら。

上記のどちらかで学習すればOKです。

Pythonが面白いなーと感じたら、有料になると実務レベルの詳しいところまで知識を習得できるようなります。

30日間返金保証付きなのでチャレンジしたい方はぜひ。

【Udmey】有料 30日間返金保証付き。

>> 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門

こちらもSQLと同様に無料プレビュー動画があるのでまずはそれを閲覧して講座の雰囲気を確かめることができます。

step
4
数学の理解


機械学習において避けて通れません。機械学習に必要な部分だけ学習します。

※数学で挫折する人が多いです。(実体験)

 【無料あり】数学おすすめ講座一覧

【Chainer】無料

>> Chainerチュートリアル

Chainerは深層学習で使える無料のフレームワークですが、初心者向けにAIに関するチュートリアルを用意してくれています。

「準備編」の中にAIを理解する上で必要となる数学知識を学ぶことが出来ます。


【codexa】無料

>> 機械学習に必要な基礎知識を学ぼう

対象講座は、「線形代数 入門」「統計入門(前編)」「統計入門(後編)」

こちらは動画で学べます。しかし微分積分の講座は無いため、そこはChainerで学んで他はこっちで動画で学習するのも良いかもしれません。


Chainerのチュートリアルで十分です。しかし全部文章で少し読みにくい。
なので、Chainerで学習→理解を深めるためにcodexaの動画講座で復習する。いった使い方も良いと思います。

※正直なところは、数学はまじで挫折する人が多いのでできればこっちをやってほしい。

【Umedy】

>> 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座

こちらの教材は、手書きのノートで解説してくれます。パワポではなくあえて手書きがこだわりで分かりやすいのです。
30日間返金保証付きなので試し受講可能。理解した数学をPythonで実行するところも講座に含まれているのが良い点。



※数学は挫折する人が多く、スクールでは最後は1/4になりました(実体験)

数学の知識が無くても一通りの解析手法を習得し、未経験からAIエンジニアに転職できるカリキュラムを組んでいるスクールが一つだけあります。

数学が厳しいと思ったらこちらのスクールに一度相談するものありです。国が受講料を7割負担してくれる優良講座をもっているスクールです。

>> Aidemy

相談料は無料。Aidemyのプログラムは安心の全額返金保証付きです。


step
5
機械学習の理解


いよいよ最後のステップです。自分の手でAI動かして行きます。

 【無料あり】機械学習おすすめ講座一覧

【Graspy】無料

>> Graspy

AI for Engineerを学びます。無料のもので、ここまで体系立てあるものはありません。またこの教材だけは、ディープラーニングまで勉強可能。

わたしが受講したレビュー記事を後日掲載したいと思います。


【Aidemy】無料 基礎概要論のみ

>> 機械学習概論

まずは無料で概要論だけ理解したい方向け。あくまで概要だけなので、詳しい実装などは学べません。


他にも無料のものはありますが、大事なことは有料だったりします。なので完全無料ならGraspyで良いかなと。

有料だと以下がおすすめ。

【Umedy】

>> 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -

キカガク流、初級編に続き人気の講座。初級編と中級編を一緒に購入すると数学から機械学習まで一環して学習できるようなります。

30日間返金保証付きなので試し受講可能。線形代数のところで行列の学習など数学要素が出てきますがこれもノートを使った手書きのレクチャーがあるのでだいぶ分かりやすいです。

※もっと精度の高いAIを開発したい方はXGBoostをおすすめします。

わたしはこれを使ってプログラミングスクールの最終コンペで2位(30人中)の結果を収めました。

XGBoostは、上記には入ってないので、こちらから学んでください。

>> 実践チュートリアル XGBoost

有料です。でもめちゃめちゃ価値あります。

独学未経験からAIエンジニアに転職する方法3選

独学の場合、ここが結構大変です。どうやって転職するか。AIエンジニアになるか。です。

未経験育成採用の求人に応募する

「入社後半年間、研修を行い一人前のAIエンジニアに育成します」その後各案件に配属されます。といった求人があります。

独学である程度AIを理解していれば、採用される確率が高くなるかと思います。

このような求人はあまり出回らないので、求人サイトに登録して定期的にチェックすることをおすすめします。

社内公募制度を活用する

昨今AIに力を入れたいが、AIエンジニアの人で不足により
社内からAI人材を育成しようと社内公募制度が注目されています。

>> 【今、注目されている】社内公募制度とは?|意味・背景・メリット・事例を解説

わたしの前職の企業でもAI人材育成の社内公募がありました。

残念がら落選してしまいましたが、その当時はAI全くわかりませんでした。

もし独学でAIの基礎知識がついている人材が社内にいると分かったら、喉から手が出るほどほしいのではないでしょうか。

一度社内にこのような公募制度によってAI人材募集がされていないか確認するとよいでしょう。

社内でAI実用事例を作り実績を出す

ご自身の業務の中にAIが活用できそうな事例を探し、実際にAIを組んでしまいます。

最初は「テストで組んでみましたよー」と上司に持ちかけてみると、その積極性が買われるかもしれません。
そして本当にそのAIが良いものであれば、それがそのまま実績になります。

結果的に、社内でのAI関連部署への異動になったり、実績を引き下げて転職活動も出来ます。

なのでまずはAIが実用出来そうな素材探しです。例えばこんなものとか。

  • ヘルプデスク→PCの故障の推測
  • 販売→売上予測
  • 人の辞め予測
  • 機器の故障予測

こういったAIが活用出来そうだなーと思うところに検証を行うことを、PoC(概念検証)と言います。

企業は大金を叩いてAI開発企業にこのPoC構築を依頼し、効果がでるか検討します。

そもそもPoCに大金はたくほど、AIって効果あるの?という社内のニーズに対し、独学でAIを組んでそれらしき効果が出るかどうか試す事ができます。

このような取り組みを行うことで、社内に対する「実績」。AIエンジニアとしての「自身」転職活動時の面談の「アピールポイント」として活用ができます。

なお、実績を作るためのAIをゼロから組み上げるのは、独学で勉強した限りだと難しいと思います。

そこで別の記事で、独学でAIを組むためのリアルな手順を解説したいと思います。

まずは動き出そう

今回ご紹介したものは無料が沢山ありました。無料でAIエンジニアを目指せる素晴らしい時代です。

本を買って勉強するものいいですが、まずは無料で勉強してみて自分に向いているか確認してみることろから初めてはいかがでしょうか。

 最初の一歩はこの2つ

step
1
AIの概要理解


AIとは?AIが活用されている事例などが以下から勉強できます。無料です。会員登録なども不要でどなたでも閲覧できます。


step
2
SQLの理解


 【無料あり】SQLおすすめ講座一覧

【Graspy】

無料でかつ不明点を先生に質問できる

>> Graspy

Ruby on Railsの勉強の中にSQLを学習するカリキュラムがあるのでここだけを学習します。

機械学習ではPythonというプログラミング言語を利用します。なのでPythonで使えるSQLで学習したいところですが、SQ Liteはそれに該当します。

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