AIエンジニアになるには？【ステージ別】効果的な勉強法をピックアップ！

未経験でも半年から1年程度真剣に勉強すれば、AIエンジニアやデータサイエンティストになれる可能性はゼロではありません。

これからAIエンジニアになりたいと考えている方はどのような勉強をしていけばよいのでしょうか。

このページではステップごとの勉強方法について解説していきます。

AIエンジニアへの就職・転職を目指している方

まずは、学生や他職種からAIエンジニアをめざす方に向けて。次のような勉強方法があります。きちんと学習計画を立てて勉強していきましょう。

書籍のメリットは情報が体系的に整理されていることです。AIや機械学習に関する入門書など簡単なものから読み進めましょう。

オンラインビデオコースは映像による講義なので大変理解が進みます。時間も場所も選ばず、自分の好きなタイミングで学習できるので大変効率が良い学習法です。

オンラインビデオコースで有名なUdemyには、多くのプログラミングコースがアップされています。初級者向けのプログラミングは数千円で受講できるものもあります。

もちろんAIに関するコースも数多くアップされています。

Udemyに登録し、Python、機械学習などのワードで検索してみましょう。

AIエンジニアに求められるスキルは数理モデルのコーディングです。

プログラミング言語のオススメはPythonです。

PythonはWebアプリ、データ解析／分析ツール、人工知能に採用されているプログラム言語です。

コードが書きやすく、オープンソースで公開されているため、情報も豊富にあります。Webアプリケーションでの実績も数多くあります。

オンラインサービスでは、FacebookやYouTubeなどのプログラムの一部にもPythonが採用されています。

Pythonの勉強は書籍にのっているプログラムサンプルを実際に動かしてみたり、コードを書いてみたりなどして進めていきましょう。

Pythonはプログラマのための技術情報共有サービス「Qiita」などのチュートリアルサイトに初級者向けの解説があるのでトライしてみましょう。

AIエンジニア職についたことがゴールではありません。今後はデータサイエンティストへの転職などキャリアップの道も開けてきます。

そのような方は、実務経験を重ねながら勉強を続けていきましょう。技術的知識やスキルに加え、顧客の課題を深く理解して解決提案できるようなコンサルタントスキルを身に着けることが大切です。

エンジニアとしてAIを活用するなら、「どんな課題に、AIをどのように使い、どう解決に結び付けるか」を考えることは欠かせません。

AIエンジニアが扱う分野は、画像認識、音声認識、自然言語処理などさまざまです。自分がどの分野を手掛けるにしろ、一つの分野を追求し専門性を高めていきましよう。

そしてそれを水平展開できるように心がけていきましょう。

今後、AIの活用分野は製造、金融、医療など広がっていくことは間違いありません。多くのAI活用事例に触れることがオススメですが、実務ではなかなかチャンスがありませんね。

そのような方にオススメなのが、Kaggle（カグル）です。

Kaggleは、AIエンジニアとサイエンティストのためのコミュニティサイトです。会員は100万人以上いて、Kaggleに参加している方はKaggler（カグラー）と呼ばれています。

Kaggleの特徴の一つに産業別、テーマ別に開催されるCompetetion（コンペ）があります。Competitionは、企業や政府がコンペ形式で課題を提示し、賞金と引き換えに最も制度の高い分析モデルを買い取るという仕組みです。

Kaggleは世界中のAIエンジニアと議論できる場です。このCompetetionの場で自分の専門分野以外の課題にチャレンジすることで、スキル・知識の向上が実現するでしょう。

Kaggle　AIエンジニアとサイエンティストのためのコミュニティサイト

会員は100万人以上！KaggleはAIエンジニアとサイエンティストのためのコミュニティサイトです

AIの分野は日々進化しています。時にはAIに関する論文を読み最新情報にも触れておきましょう。