私は将来aiエンジニアになりたいと思っています。 自分に向いているか否かよりも自分の現状をより良くするためにも挑戦…

Question

私は将来aiエンジニアになりたいと思っています。

自分に向いているか否かよりも自分の現状をより良くするためにも挑戦したいと思っています。

私は現在22歳、学歴は体育高卒、必要だと言われている数学のレベルは中学卒〜高2程度、プログラミングはもちろんのこと、現在までの職歴上によりpc操作などのデスクワークは未経験です。

aiエンジニアを目指すという点でジャンルによっては数学の技術はいらないという情報もありますが、色んなサイトを見ている限りある程度は必要だと書いてあります。

完全な素人をaiエンジニアやプログラマーとして成長するにあたって必要な技術、資格等、どのような順序を立てて勉強していけば良いのでしょうか？

個人の指導教室などを儲けている場所もあるらしいのですが、ここまでの素人を受け入れられるのかも不満なのである程度のスキルを得てから視野に入れようと思っています。

自分でも何とかどう言った順序、内容の勉強をすべきなのか調べていますが専門家の方々に私個人の現状の中どのような勉強をするのか詳細に教えていただきたいです。

補足

すぐにaiエンジニアになれるほど簡単なものとは当然思っていません。

ひとつの到達点としてaiエンジニアを目差し、その過程で取得すべきものと取得すべきものの優先順等のアドバイスが教えていただきたいです

Answer 1

こんにちわ。

AIエンジニアですか、なかなか高い目標を持たれましたね。

ちなみに、完全ゼロからAIエンジニアとして、お金を稼ぐことができるようになる、ということで良いんですかね。

一応そのつもりで書きますね。
かなりの年数掛けますよ。

まず、ITに慣れないといけないので、自宅にPC環境を整えましょうか。
母艦となるoffice入ってるノートパソコンを買いましょう。最低限の動作が出来るものなら五万くらいからありますが、おすすめは15万くらいのをHPかdellで買うパターン。
メモリとCPUはいいやつを選んでください。(最低corei5&8GB、できればそれより上がいい)
あ、セキュリティソフトは適当に別枠で買っていれてくださいね。

で、今の仕事を続けつつ、ちゃっちゃとIPAの基本情報を取りましょう。

デスクワーク未経験ならもしかしたらITパスポートをその前に受けた方がいいかもしれませんね。
コロナの影響で潰れたりしてますが基本年2回あるので、、これで一年かかります。
ちなみにこの時点からプログラミング学習が必要です。一年掛けてpythonを少し使えるように慣れば、基本情報は受かります。
買った高性能PCでpythonのテキストでも買って一通りやりましょう。
この時点では数学とかは殆ど関係ないので大丈夫です。(資格で必要となる計算はありますが簡単です)
テキストは多分きたみ式がいいかもね。

ここまででまず、貴方自身のITに対する適性自体は恐らくわかると思います。

プログラミングに興味が出ないとか、資格試験がカタカナや略語ばかりでキツいつまらないとか、コンピュータの動作原理を知ってなんになるんですかとか、そんな気持ちになるなら、向いてないのでスッパリ諦めた方がいいです。

で。2年目。(余裕があれば1年目の終わりでもいいけど)

横文字と略語のit世界にも慣れ、pythonにも慣れたところで、ようやくAIエンジニアらしい知識を仕入れるために、機械学習の名著を読みましょう。
その時の名著が良いでしょうが、今なら「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」とかですね。
この本は数学も高校レベルから解説してくれるので、比較的読みやすいです。とは言え行列やら偏微分やらが出てきちゃうので、ともかくテキスト通り手を動かしつつ、進めましょう。
この中でAIエンジニアとして最低限理解に必要な数学、およびpythonでの実装を学びます。半年かけてお手元のPCで試しつつ、理解した結果を半年かけてアウトプットしましょう。つまり自分オリジナルのAI(ML)を作るということです。
データセットを作るのが大変かもですが、頑張って…
並行してIPAの応用情報を受けましょう。

ある意味、AIエンジニアとしてはこの時点で卵になったかなと。
この年から最先端に追いつくのですから、まじでこれくらいのスピードでやらないと追いつかないです。。
あと薄々気がついてるかもしれないですが、AIの情報を含むITの情報は北米とかがやはり早いです。隙間時間で英語のITニュース読むところから始めましょう。

さて、ここで選択肢です。

AIはなんとか作ったものの、それだけでは何も出来ないことにおそらく気がつくと思います。

で、3年目は資格と北米の最新情報(英語)を追いかけつつ、ポートフォリオの選択肢です。

1.AIを埋め込んだトータルなシステムデザインを作り、ポートフォリオとする

そこでいい感じのネット上にAIにアクセスするための動線、入り口を使いやすい形で作ってあげる必要があります。Twitterでも自作webサイトでもなんでもいいですから動線を作りましょう。
あと実際に使った人のログも必要ですね。(何人使ってくれたのか？とか、何をAIに掛けたのかとか、分析しないとよりよくしようがない)
AIエンジニアというより、AIを使ってどんなことをユーザに体験させるか、に主眼を置くならこちらでしょう。AI技術よりも広範な知識が必要でかつトライアンドエラーですね。

2.ポートフォリオとして色んなAIを実装する

AIプログラミングの理解が進んでいる場合は実装を色々作ってポートフォリオとする、のが一番就活には効率よさそう。
でもAIの開発は海外のガチの学歴の方がワンサカいる領域なので、実装は出来ても、今出回ってるものより良いものはなかなか作れないんではないかと思います。
よほど面白い発想のAIとか作ってれば反応されるかもですが…
でもAI実装できるのはかなりの実力が証明できます。

3. ポートフォリオとして色んなAIを調整する

実際には国内のAIエンジニアはほぼこちらだと思いますし、学歴的にも現実的と思います。
教育データや重みを変えたりなんだりしていい感じのAIになるようにラーニングさせる役目です。

どれかを選択して一年掛けて進めましょう。
これだけポートフォリオに時間を掛けてる理由は、学歴の問題があるからです。
ぶっちゃけ高卒だと本当にAIとかできるの？って思われちゃうからです。
お若いですし、23から理系大学入ってMLやり倒すのもアリで、選択肢の一つとしてあげさせていただきますね。
やはり大卒のコンピュータサイエンスの学士以上の資格は強いです。どこも大手はAIエンジニアを欲しがってますが、学歴的に足切り食らうことが多いと思います。。

やることは山積みだと思いますが、少しずつやっていきましょ。

蛇足ですが、学歴対策のため、出来ればIPA系の高難易度資格の上積みが欲しいところですが、無理にとは言いません。

4年目になってようやく、AI関係の仕事が出来る転職を考えようか、って感じです。

大事なのは、ここまでを現在の仕事と並行しながら進めるのをお勧めします。

理由は、今の生活が安定していることが大量の新しい勉強する為の絶対条件だからです。

でも、やっぱIT企業早めに入っておいた方が…と思うなら、一年目の早いうちに転職しましょう。
年若い貴方を新卒扱いで技術研修やってもらえるところだとお得です。
とは言え、計画通り2年目以降はかなり勉強の濃度が濃くなるので、正直転職直後とバッティングするのは勧められないかな。
IT企業はなんだかんだ残業多いので。

頑張ってね。

Answer 2

プログラマーだとまだ可能性がありますが、aiエンジニアは相当厳しいと思います。

年々aiエンジニアに求められるレベルが上がってますし、大学院で数年数学を勉強して数式に慣れる必要があります。

ちなみに数学は絶対必要です。ジャンルによっては必要ないとの情報を見たようですが、数学が出来ないのであればaiエンジニアとしてやっていけません。aiエンジニアが取り扱う機械学習という学問はバリバリ数学です。

まずはプログラマーを目指して、可能であればaiエンジニアの方に方向転換していく形になると思います。求人はaiエンジニアじゃ無くて、機械学習エンジニアで調べるといいですよ。

Answer 3

AIの求人は数学系か情報系の大学院卒しか募集していないのが現状でしょう。大学で習う数学を駆使しています。大学数学を応用するには、大学院を出ている必要があります。求人マーケットも、これを反映しています。独自にAIの勉強をしたくらいでは、採用されません。

NECは、AIなどの専攻で優秀な大学院新卒には年収二千万円出すとしています。
これは、次の事を意味しています。
・AI専攻の大学院卒レベルでないとAIの開発はできない。
・今いる社員を育成してもAIエンジニアにはなれない。

トヨタは、AI自動運転の開発拠点を、国内ではなくシリコンバレーに設立しました。
これは、次の事を意味しています。
・世界のどこかで、優秀なAIが開発されれば、市場を独占されていまう。
・国内で人材を集めたのでは、世界に太刀打ちできない。

現状の日本では、AI開発が遅れてしまっているので、アメリカかカナダの大学院留学を考えた方がよいでしょう。日本の大学院を良い成績で卒業しても、世界では通用しない可能性があります。日本では良いAIを開発しても、Google/Appleなどが開発したAIに太刀打ちできない可能性が高いです。

ですので、まずは、プログラマを目指すのをお勧めします。