【無料あり・保存版】独学でAIエンジニアになる学習ロードマップ

こういった疑問に答えます。

本記事の内容

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。

※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。

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

※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。

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。

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1AI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。

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2SQL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

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。

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3Python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

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。

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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。

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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

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。

※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。

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

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1AI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。

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2SQLの理解

　【無料あり】SQLおすすめ講座一覧