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すべてのエンジニアにとってAIの知識は必須に!「AIの基礎が無料で学べるオススメ講座3選」

みなさんこんにちは。昨今、AI(機械学習、ディープラーニング)技術の進化は目覚ましいものがあり、あらゆる産業でAI技術が導入されていますね。

ガートナーは先日、「2020年の戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10」を発表し、AIに関するテクノロジーの重要性を言及しているように、今後、どのような産業に就労していてもAIのトレンドにキャッチアップしていく事はますます重要になっていく事でしょう。

私は日頃、人材紹介会社として主にIT技術者の求人を扱っているのですが、AIの技術者の需要はますます高まっていくのを感じます。

実際に米国においては、機械学習やディープラーニングを扱うAI技術者の報酬は、トップティアならば青天井で、数億円稼ぐスターエンジニアも数多くいます。

そこまでのレベルでなくても、大学で博士号を取得したばかりの人や、数年の職務経験しかない人でも、AIの専門家は、3000万円以上の報酬を受け取っているケースはザラにあります。

日本においても、AIに関する求人は、数年の経験でも1000万円以上のものが数多くあります。

私は日頃、エンジニアのキャリアについて相談を受ける時、AI技術者としてキャリアパスを描く事に関して非常に肯定的ですが、AI技術者としてのキャリアを歩まないとしても今後、すべてのエンジニアにとって、最低限のAIの知識は必須だと考えています。

とは言え、大学院に入学し直す時間はないし、どこから勉強を始めたら良いのか分からないという人も多いかも知れません。また、オンラインスクールのAI技術者のコースは割高なものが多い事も障壁になっているという声もよく聞きます。

そこで今回は、前知識がゼロでもAI(機械学習・ディープラーニング)の基本を学べるオンライン講座を3つ紹介したいと思います。

「IT人材の不足は、現状約17万人から2030年には約79万人に拡大すると予測され、今後ますます深刻化。 特に、ベンダー・ユーザー双方において、サイバーセキュリティ対策を講じる人材のほか、AI等を使いこなして第4次 産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材の育成が急務。」

AI人材育成の取組

①「AI for Everyone(すべての人のためのAI)」

AIの世界的権威であり、Couseraとdeeplearning.aiの共同創設者のアンドリュー・エンによる無料オンライン講座です。タイトルの通り、非エンジニアの初学者でもAIの概要を把握し、理解を深められるカリキュラムとなっています。

コースは、AIとは何か、AIプリジェクトの構築、自社でのAI開発、AIと社会という4つの項目で進んでいき全部で10時間で履修できる構成になっています。

これまで、全世界で23万人以上が視聴しており、4.8という高評価を得ています(8472件中)。技術者、非技術者問わず、まずはここからAIについての学習を始めるという人も多く、非常にオススメの口座です。

受講者のうち、 44% 新しいキャリアをスタートした。38%が具体的なキャリアアップにつながった。そして、12パーセントが昇給や昇進につながったと回答しています。

表題にある通り、非エンジニアでも優しく学べるコースとなっています。AIは今後、職種問わず、すべての人にとっての必須の教養になると言われています。まずは、この講座からコンパクトに勉強をスタートしてみてはいかがでしょうか。

https://ja.coursera.org/learn/ai-for-everyone

②Learn with Google AI

AIの知識を広く伝えるためにGoogleにより提供されている講座です。AIに関する前知識がない初心者向けの機械学習の講座から、 TensorFlow (Googleが提供している機械学習のライブラリ)を使ってニューラルネットワークを設計する講座まで用意されています。

「AI(人工知能)がどのように問題を解決するのかを誰でも理解できるようにする」 という目的の下に作られた講座であるため、非技術者でも優し学べます。

AIに関してある程度の知識をもつ技術者がTensorFlowの実装を掻い摘んで履修するといった利用のされ方もされています。Googleは、もはやITのスタンダードと言える存在ですので、AIについて、過不足なく網羅的に習得したいという方には非常にオススメです。

https://ai.google/education

③Machine Learning

スタンフォード大学が提供しているMachine Learningの講師も前述のアンドリュー・ヤン氏。こちら講座も大人気で、なんと世界で280万人以上の登録者がおり、約3万件のレビューの平均は4.9!

こちらは先ほどの「AI for everyone」よりもボリュームが多く、修了までに必要な学習時間は約56時間です。

この講座は、現在使われている機械学習のメソッドを網羅的にカバーしており、線形回帰 (linear regression) や 誤差逆伝播法(Backpropagation) といった統計学のトピックも登場します。とは言え、難易度的には高校数学レベルの域を超える事はなく、こちらも日本語対応しているので、是非、気楽に履修してもらいたいものです。

かなりのボリュームがあるので、無料なのが不思議なくらいです。中途半端な有料講座を受講するくらいならまずは、この講座から学んだ方良いのではないでしょうか。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

すべてのエンジニアにとって最低限のAI知識は必須

今回はAI(機械学習・ディープラーニング)に関してゼロから無料で学べるオンラインコース3選を紹介しました。

前述したように、エンジニアであるならば今後、どのようなキャリアパスを描こうがAI(機械学習・ディープラーニング)に関する最低限の知識は必須だと考えています。

弊社で扱う求人でも、AI技術者の求人は年々増え続けており、より多様な業界をカバーしていってます。そしてAI技術者の求人は圧倒的に供給不足であり、年俸もかなり高く設定されています。

私がキャリア相談を受ける時、「どの言語を学べば良いですか?」と聞かれる事がよくあります。確かにホットトレンドの言語(例えばTypeScriptやGo)を優先的に勉強する事は有効ではあるのですが、扱える言語だけでエンジニアとして自身を差別化するのには限界があります。また、

そのため私は、根底にある理論を学んだ方が結果的に長期的に差別化できると考えています。AIの場合は、高校レベルの数学の知識でかなり多くの理論が事が学べる。技術者不足はなくならない。という2点において圧倒的にコスパの良い学習領域だと強くオススメできます。

もし、まだ手を付けていないというエンジニアの方は、まずは気軽にこれらのコースを履修してみてはいかがでしょうか。

また、弊社デカルトサーチでは、IT技術者の人材紹介と共に、IT技術者の方のキャリア相談も無料で受け付けています。

あまり偉そうな事を言うつもりはありませんが、私は東京工業大学大学院で計算工学を専攻しており、エンジニアとしてのバックグラウンドもあるので、日本のエンジニアの方々のキャリアパス戦略に関して何かしらのお力添えが出来ればと考えております。是非、気軽にご連絡下さい!

ABOUT ME
アモニック・パスカル・ヒデキ
アモニック・パスカル・ヒデキ
フランス生まれ。2003年グランゼコールのENSEAを卒業、2006年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻卒業。 東京工業大学大学院では古井古井研究室にて、音声認識や自然言語処理の研究に従事。卒業後、英系証券会社での勤務を経て、2007年に弟ジュリアンと共に外国籍エンジニアに特化した人材紹介会社・デカルトサーチ合同会社を設立。日本のIT業界を盛り上げるために、そしてエンジニアのキャリア支援のため日々、奮闘する。