こんにちは、インフラエンジニアのryuです。
今回は高卒からAIエンジニアになるための勉強法を紹介していきます。私は現在インフラエンジニアとして働いていますが、AIエンジニアになるために勉強しています。現在はAIの実装や検証などの業務をしています。高卒レベルの知識からAIエンジニアになるための勉強法を紹介していきます!
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高卒からAIエンジニアになるための勉強方法を紹介！
「高卒で学歴ないから、AIなんて無理!」「AI？何それ？」「AIの実装をやってみたい」
このように考えている方必見です！
近年、AI需要はさらに高まっています。確実にAIエンジニアの人材は不足するでしょう。
これからの時代、エンジニアとして生きていくためにはAIのスキルは必須です。
私はインフラエンジニアとして働いていましたが、ログの調査でAIを活用してみよう！という流れからAIをコーディングしました。
AIについては全くの素人でしたが、AIを実装できるレベルになったので、そこまでの勉強方法を紹介していきます。また、現在はE資格を取得するためにAIの理論とコーディングを勉強しています。
勉強前は全て初心者レベルでした
まず、私の勉強前のスキルについて説明します。
- 数学は高卒レベル(最終学歴も高卒です)
- プログラミング経験なし
- AIについて何も知らない
全くの素人レベルからAIを構築できるようになります！
いきなり参考を読むのはやめましょう
AIは理論を理解するためには、数学の知識が必須です。行列計算や微分計算など大学で習うレベルの内容が必要です。参考書では数式が多く出るため、数学高卒レベルだと挫折すると思います。
いきなりAI参考書を読むのはおすすめできません。必ず挫折します。
AIの入門書でも300ページくらいで、専門用語も多く出題されます。
初心者の方、まずは動画の教材でAIを作ってみてください。その後、数学やPythonなどの知識が無い方は、基礎部分を重点的に鍛えましょう。その方法も後ほど説明します。
いきなり参考書を読むと挫折します。まずは、動画を見ながらAIを作ってみましょう！
AIの勉強をしつつプログラミング能力も向上！
AIを実装するためには、プログラミングスキルが必須です。しかし、私はプログラミングをやったことがありませんでした。（正確に言うと2か月でC言語を挫折しました。)
しかし、AIはpythonという言語で実装するため、初心者の方でも簡単に身に着けることができます。
Pythonはスクリプトのような記述でコーディングすることができます。つまり、１行ずつ命令文を書いていくコーディングです。初心者の方でも、動作が順に実行されるため、分かりやすい言語の１つです。
また、PythonはAIのライブラリが豊富です。AIを少ないコーディング量で実装することが可能です。
Pythonをまだやったことの無い方はこちらの動画で勉強してみてください。
Python 3 入門+アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
プログラミングで挫折した方はこちら↓まずは無料でカウンセリングしてアドバイスをもらいましょう。
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AIを身に着けるための勉強手順
では、私のAIを身に着けるための勉強の手順を解説していきます。
- AIを実装してみる
- 最低限必要な数学を理解する
- AIを１からコーディングして理論を学ぶ
- 実践編:kaggleで腕試し + 業務で実装
この4つを繰り返し行うことで、AI構築スキルがかなり向上します。では、勉強方法を詳しく解説します。
いきなりAIを実装してみる！
まずは理論を勉強する前に、AIを実装してみましょう。とりあえず、やってみるのがいいと思います。
ですが、初心者の場合、どうやって実装するか分からないと思います。
udemyというインターネットで学習できるサイトがあるので、そこの講座を見ながらコーディングしました。pythonの使い方も教えてくれるので、プログラミング初心者でも大丈夫です。
私は↓の講座を受けました。他にもAIの講座があるので、とりあえず１つやってみましょう。
【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス・オンライン講座
最低限必要な数学を理解する
AIを実装してみたら、次は理論の理解です。
理論を理解するためには数学の知識は必須です。
AIでは大学レベルの数学が必要なため、私は１から勉強しました。
まず、こちらの本を読みました。
こちらの本を読めば、数学の知識が身につくと思います。
受験のように、問題を解くのではなく、公式や内容の理解に重点を置きましょう。
数学が苦手という方でも、複雑な数式は出てこないので、比較的読みやすいと思います。
AIを１からコーディングして理論を学ぶ
プログラミングスキルと数学の知識が身に付いたら、参考書を読むことをオススメします。
参考書を読むことで、AIの理論を理解することができます。
別の記事でも紹介しましたが、私はこちらの本を読みました。おすすめです。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ディープラーニングを初めて学ぶ方は、この本を読みましょう。pythonを使用してディープラーニングの実装を行います。
ゼロから作るDeep Learning②-自然言語処理編
この本は、自然言語処理について書かれた本です。翻訳など言語を扱うAIを実装したい方は必見です。
ゼロから作るDeep Learning③-フレームワーク編
1冊読み終えるのに２か月掛かりました。しかし、時間を掛けてでも読む価値はあると思います。
他にも何冊かAI関連の本を読みましたが、初心者から学ぶなら上記の3冊がおすすめです。
実践編:kaggleで腕試し + 業務で実装
勉強をしただけではスキルは身に付きません。
必ずアウトプットしましょう。
AIに関連する業務のある方は、業務でAIを実装しましょう。
AIに関連する業務の無い方は、kaggleなどのコンペに参加するのが良いと思います。
データセットが用意され、他の人の実装方法が解説せれています。AIの精度向上方法が学べます。
ぜひやってみてください。
番外編：AIと今後の未来について
今後の社会では、データ×AIで新たな価値を生み出していく人が活躍します。
逆に、AIを扱えない人はどんどん淘汰されていくでしょう。
今後の日本の社会の未来について書かれた本がこちらになります。AIの勉強をしようと考えている方はぜひ読んでみてください。
高卒でもAIエンジニアになれる！
最後にまとめます。このような流れで勉強しました。
- いきなりAIを実装してみる！
- 最低限必要な数学を理解する
- AIを１からコーディングして理論を学ぶ
- kaggleで腕試し + 業務で実装
AIは今後必須スキルになるので、今のうちに勉強しておきましょう。
AI関連の仕事をしたい場合
AI関連の仕事をしたい方は、まずは転職サイトに登録してみてどのような仕事があるのかを確認してみましょう！学歴が必要なくても、転職できる職場はたくさんあります。まずは無料カウンセリングから。
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kaguyaという転職サイトは、最先端技術に特化した転職サイトです。最先端技術に挑戦してみたいエンジニアの方はオススメです。
以上で今回の記事は終わりです。関連記事はこちらから↓
