＊指導方針
双方向オンライン授業でマンツーマン指導を行い、
「AIフリーランス」「転職」「副業」の実現を
サポートします。
①英語スキル
将来AIエンジニアになるためには英語力が
必須です。
AIプログラミングの世界は英語が標準言語
です。
例えば、何らかのエラーが起きたとしても、
英語が理解できなければコードの原因を探す
ことは出来ません。
また、エラーの解決方法をリサーチしようと
しても、資料や記事は英語で書かれている
場合がほとんどです。
幸い、最近はWeb検索サービス・日本語翻訳
ツールが発達しています。その為、そのような
手段を使って乗り切れる場合もありますが
特に専門用語に関しては翻訳機能が意味を
成しません。
一方で、最新情報を得やすいだけでなく、
既存のコードに対する理解も英語を身につけ
ることでより深まります。
②数学スキル
AIエンジニアになるには数学の知識が必要です。
AIの開発では膨大なデータを扱い、そこから
予測するために、微分積分などの理論を応用
しています。
高校までの数学を前提とした大学1年から
2年次程度の教養数学が必須と言えます。
具体的には、
「微分積分」、
「行列」、
「確率」、
「線形代数」、
「基礎統計学」、
などで、加えて
「集合位相」、
「ベイズ理論」
「最適化」
などが該当します。
③Python(プログラム言語)スキル
Pythonは大量のデータ処理を必要とする人工
知能開発に向いている言語です。
ライブラリやフレームワークが充実している
ため、複雑な処理を簡単に実装できます。
また、コーディングのシンプルさや信頼性も
魅力です。
④データベースの運用スキル
機械学習や深層学習の分野では、
「ビッグデータ」
の取り扱いが不可欠です。
ビッグデータをAIに与えることで、データから
最適な答えを見つけたり、過去のデータから
未来を予測したりできます。
ビッグデータを効率よく活用するためには、
「データベース」の運用スキルが必要です。
MYSQL(管理システム)、
SQL(データベース言語)
などの知識が必須です。
⑤データ分析スキル
AIの中核である機械学習では、多くのデータ
分析手法について知識を身につけておくこと
が大切です。
当ゼミナールでは代表的なデータ分析手法
として、
「ロジスティック回帰分析」、
「クラスタリング」、
「決定木分析」、
「サポートベクターマシン(SVM)」
などを指導しています。
⑥フレームワークスキル
AI開発を効率化するには
「フレームワーク」
の知識が必要不可欠です。
AI開発でよく使われるのは
「TensorFlow」
「Pytorch」
などです。
⑦ライブラリースキル
最もポピュラーなAI開発言語の
「python」
には、便利な
「ライブラリー」
が多数存在します。
これらの知識を多く身につけておくこと
で、AI開発が効率的に進められます。
当ゼミナールでは代表的な
「Pandas」
「Keras」
「scikit-Learn」
の使い方を指導しています。
