AIや機械学習を仕事にしたいと思いながら、実際に今から何をすればいいのかわからない。そんな悩みを抱える方のために、『機械学習エンジニアになりたい人のための本』（翔泳社）から具体的な行動計画を紹介します。初級から上級まで段階別のやることリストに沿って長期的な計画を立てることが肝要です。また、本書では転職にあたって履歴書や職務経歴書の書き方も解説していますので、ぜひ参考にしてください。 本記事は『機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする』の「第1部 仕事編」から「第3章 AI人材になるための具体的行動計画」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 ホップステップジャンプ！　段階別やることリスト ここでは初級、中級、上級別に、キャリアアップのために何をすべきかを説明します。 初級　学生や他職種からAIエンジニアや データサイエンティストを目指す AI人材は大幅に不足しています。

ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか

POPなポイントを3行で 人工知能×キャラクタービジネスがわかる「AI MEETUP2」 声優・寿美菜子さんも登場！ 音声合成システムの作り方 人間はAIにも人間と同等のクオリティを求めている 自動運転技術やロボット技術が注目を集め、「Google Home」や「Amazon Alexa」といったAIスピーカーが好調な売れ行きを見せるなど、人工知能（AI）分野は我々の実生活においても着実に広がりを見せつつある。 こうした中で、9月19日にはセミナー「AI MEETUP2 -Powerd by Sony Music Entertainment- AIキャラクタービジネス最前線」が開催された。 「AI MEETUP」は、音楽やアニメを中心にエンタテインメントビジネスを展開するソニー・ミュージックエンタテインメント（以下、SME）が、株式会社emotivEと対話型AIサービス『PROJECT S

火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から

追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

現在AIに対して多くの人がもつイメージとして、Over Estimate(過剰な期待) とUnder Estimate(過小な期待)という問題があります。Over Estimate(過剰な期待)はAIを使うと全ての問題が自動的に解決されるというもので、Under Estimate(過小な期待)はAIを使えば実は簡単に解決される問題なのにそのことに気づいてもいないということです。 今日では、比較的簡単にAIを使うことのできるツールがたくさんあるので、こうした機会を利用して、自分たちのデータをもとにどんどん使ってみて、AIを使うと実際に何ができて、何ができないのか、さらにどういったことが問題になるのかなどを理解していくことで、自分なりの正しい期待値を設定していくことが重要だと思います。 最近マッキンゼーから実際にAIのプロジェクトを始める時につまずくよくある５つのハードルとそれを解決するための

［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH