数学苦手な文系・初学者からAI(機械学習)エンジニアを目指す学習方法や求職方法

はじめに

文系出身で数学が苦手だけど、AIや機械学習等の最新の技術を学習したり、仕事でAIや機械学習に携わりたいと思っているあなたへ自己学習やオンラインプログラミングスクールを活用した学習方法や求職方法をお伝えします。

私自身文系で数学が苦手でも基本的なAIや機械学習のモデルを作成することができており、実際に活用しておりますので、文系のあなたもあきらめる必要はありません。

現在AIは機械翻訳、自動運転、家電、製造業の不具合検知等、医療分野での画像分析等様々な分野で活用されております。

今後ますます需要が高まることが予想されているにも関わらず、日本ではAIや機械学習の知識がないITエンジニアが大半です。

私の周りのエンジニアでもAIや機械学習分野の学習をしているエンジニアはまだ少数です。

AIや機械学習は理系で数学が得意でないと無理と思っているあなたが、どのように学習してAIや機械学習の手法を学んでいくのかを解説します。

そして最後にAIや機械学習の仕事の獲得方法もお伝えしたいと思います。

AI・機械学習の学習手順

はじめに前提知識としてAIや機械学習の基本知識と概要をざっくりと学びましょう。

その後に実践フェーズとして独学で行う方法とオンラインプログラミングスクールを活用する方法の2択で説明します。

AI(機械学習)基礎知識・概要の習得

まずはAIや機械学習とは何か？何ができるの？といった基本的な概要を理解する必要があります。

ここはお金や時間をかけずにサラッと学習することができます。

無料動画で学習する方法と無料テキストで学習する方法を案内します。

どちらもお金も時間もかからないので、サクッと両方行うのがお勧めです。

動画については私のチャンネルで体系的にAIや機械学習やディープラーニングを学べるように作成しておりますので、一度ご確認ください。

文系ITエンジニア

文系の初心者でもAIや機械学習やディープラーニングをPython等を用いて学習できるように考えました。 ディープラーニング協会のG検定の取得を考えている人にも有効かと思います。 動画は古い順に観てもらえれば体系的に学習できます。 AIや機械学習またはPythonを学びたい人は以下電子書籍を参考にして下さい！ 初学者が...

www.youtube.com

アップロードが古い順に観ていけばある程度基本的な情報が得られます。

また無料テキストで学習したいあなたはこちらの総務省のページでPDFで学習できますので、イメージを掴んでみてください。

その後もう少し学習する余裕があるあなたは、G検定というAI関連の資格取得に向けて勉強するとよいと思います。

私も勉強がてらAIの知識を深めるために取得しました。

G検定についてはこちらの記事を参考にしてください。

独学でAI(機械学習)を学ぶ方法

AIの概要や基礎知識を取得したあなたは、次にプログラミングを学ぶ必要があります。

まずはPythonの基礎を学び次に従来の機械学習の手法を学び、ディープラーニングを学びます。

最後に必須ではありませんが余裕があればアプリ化を行う手法を学びます。

アプリ化を行わなくてもAI活用は行えますが、アプリ化を行えばより作成したAIが活用しやすくなります。

Pythonのライブラリで従来の機械学習はscikit-learnという簡単に機械学習モデルが作成できるライブラリを学びます。

またディープラーニングではKerasというライブラリが便利です。

【AIを学ぶ手順】
　Python基礎　⇒　従来の機械学習　⇒　ディープラーニング　⇒　アプリ化

独学でAIや機械学習を学ぶには AMAZON の電子書籍を活用したり、動画で学習できるudemyを活用するのが良いです。

上記を順番に体系的に学ぶことが可能な電子書籍をAMAZONで発売しておりますので、是非こちらを参考にしてください。

一冊500円で全5冊発売されており、すべてを学習したら基礎的なAIの知識は身につきます。

上記で足りない知識や本で学ぶより動画で学びたいのであればudemyを活用ください。

udemyに関してお勧めの講座を紹介しておりますので、こちらの記事を参考にしてください。

オンラインプログラミングスクールでAI(機械学習)を学ぶ方法

独学で学ぶのと同じですがまずはPythonの基礎講座を受講します。

次に機械学習やディープラーニングの講座を受講します。

オンラインプログラミングスクールで学習すると手っ取り早いのがメリットですが、コストがかかるのがデメリットになります。
しかし中には国からの補助制度である教育給付金を活用することができる講座もあるので、こちらの記事を参考にして下さい。

オンラインプログラミングスクールのカリキュラムでは数学の内容も多少含まれておりますが、重要視はされておりませんので、数学の部分は流す程度で十分です。
実際数学のカリキュラムがあっても課題はありませんので、ご安心ください。

AI(機械学習)エンジニアの仕事獲得方法

AI(機械学習)エンジニアを目指し仕事を獲得したいと思っているあなたのお勧めの仕事獲得方法を3つ紹介します。

• 現在の職場でAI（機械学習）の活用できる内容を模索する
• ITエンジニア専用のフリーランスの求職サイト・エージェントを活用する
• クラウドソーシングで案件獲得

内容を詳しく説明していきます。

現在の職場でAI（機械学習）の活用できる内容を模索する

AIエンジニアでもITエンジニアでもまずは実績を積むことが大事です。

特にAI(機械学習)は実際やってみなければ成果が出るかわかりませんし、思ったような結果が出ないことも多くあります。

いきなり転職やフリーランスで仕事を獲得するにはリスクが高いので、まずは今ある環境でAIや機械学習を活用できる内容を探しましょう。

無理に思われるかもしれませんが、どのような職場でも意外と活用出来る内容があります。

例)製造業⇒　センサーデータから不具合の予測。　画像データから不良品の検知。　電力使用料の予測
販売業⇒　製品の需要予測　売上予測　　等

私自身は製造業で普通のITエンジニアをしていますが、不具合原因検知に対して機械学習活用を提案したりしております。

ITエンジニア専用のフリーランスの求職サイト・エージェントを活用する

私自身も登録したことがありますが、ITエンジニア専用のサイトに登録して、その中での希望する職種やスキルを登録するとそれにあったホットな求人や未公開求人を毎日教えてくれたりします。

もちろん無料ですので、試してみる価値はあります。

ITエンジニア専用のフリーランス求職サイトに関してはこちらの記事を参考にしてください。

クラウドソーシングで案件獲得

ここ最近ではクラウドワークス等のクラウドソーシングサイトでも、AIや機械学習の案件が増えてきております。

私自身クラウドソーシングでAI案件を扱ったことはないですが、単発の仕事も多いのでまずはやってみるというのも有りなのかなと思います。

クラウドソーシングに関してはこちらの記事を参考にしてください。

まとめ

文系で数学が苦手なあなたでもこのサイトで紹介した内容を学習してもらえたら、恐らくAIや機械学習エンジニアとしてやれる自身がつくと思います。

また仕事に関しても無理に転職などを考えなくても、まずは身の回りでAIや機械学習が活用出来ることも勉強していくうちに気づくことができると思います。

クラウドソーシングを活用した副業にせよAIや機械学習案件は単価が高く、AIや機械学習の知識を取得しておくことに損はないと思います。