石井 大輔 著
機械学習エンジニアを志望する人が増えています。
採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の募集がされており、
この数は今後さらに増えることが予想できます。
しかし、採用側の話を聞くと、志望する人の大半は求める能力に達していないというミスマッチが発生しています。
これは、「機械学習エンジニア」という仕事が誕生して間もないため、
どのような能力を必要とするのかをエンジニア側が理解していないことに原因があります。
【本書の構成】
本書は「仕事編」と「実務編」の2部構成です。
「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、
その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。
「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。
また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々の
インタビューも掲載しています。
はじめに
第1部 仕事編
第1章 変化の激しいAI業界の全体像を知ろう第2章 AI業界最新職種ガイド
―AIエンジニア
―データサイエンティスト
―研究者
―データアナリスト
―セールスコンサルタント
―AIエンジニアとアプリケーションエンジニアの違い
―AI人材に必要なスキルリスト
第3章 AI人材になるための具体的行動計画
―ホップステップジャンプ! 段階別やることリスト
―キャリアゴールを決め、「習うより慣れろ」の精神で進もう
―就職・転職のために取得しておきたい資格試験
―女性エンジニアよ、もっとAI分野に入ってこよう! スザッナ・イリチ
第4章 勉強法Hack―Team AIが太鼓判を押すコンテンツリスト
―勉強会に参加して業界の全体像をつかみ、勉強仲間を見つけよう
―書籍やビデオコースで基礎理論を学習し、コーディングしてみよう
―英語を勉強すると有利―お薦めの勉強法は?―
―これだけは読んでおきたい! お薦め書籍9選
―お薦めのオンラインコース
―Kaggleでコンペティションに参加し、実践力を磨こう
―スクールやイベントを利用して集中的に学ぼう
―Twitterで最新情報をチェックしよう
―ブログ、Webサイト、その他
―ゲームAIに魅了され、エンジニアの道へ 大渡勝己
第5章 いよいよ転職活動!後悔しないために 押さえておくべきポイント
―AI関連企業について情報を収集しよう
―AI職種に応募するのに適したサイト・エージェントは?
―AI業界にアピールできる履歴書・職務経歴書の書き方
―面接・技術試験に向けて押さえておきたいポイントは?
column:AI業界でも女性が活躍する機会が広がる
第2部 実務編
第6章 私たちの身近にある、AI技術を用いたサービス・プロダクト
―機械学習を使ったビジネスアプリケーション
―画像データを用いた機械学習
―動画データを用いた機械学習
―テキストデータを用いた機械学習
―音声データを用いた機械学習
―時系列を使った機械学習
第7章 実務のためのノウハウ
―ヒアリング
―データドリブンレベルとサンプルデータのチェック
―数理モデル選定
―PoCで仮説検証
―データ取得とユーザー視点の重要性
―データ前処理
―パラメータチューニングと仮説再検証
第8章 海外移住も夢じゃない? 各国のAIエンジニア事情
―憧れの地、アメリカシリコンバレー
―意外と現実的? シリコンバレーで就職活動
―その他のアメリカの都市
―スピード感と規模が桁違い中国のAI企業
―その他の国々のAI企業事情
AI用語集
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刷数は奥付(書籍の最終ページ)に記載されています。
書籍の種類:
書籍の刷数:
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対象の書籍は正誤表がありません。
発生刷 | ページ数 | 書籍改訂刷 | 電子書籍訂正 | 内容 | 登録日 | ||||||
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1刷 | 119 Ian Goodfellow |
3刷 | 済 |
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2019.06.07 |
あまつ さん
2021-10-26
機械学習エンジニアになりたいひとの取っ掛かりに最適な本。どんな職種があるか、学ぶべきこと、学び方などが広く分かりやすくまとまっていて、興味レベルで読んでも面白い。本格的に学びたいと思ったら、記載されている学習法に手を伸ばして学習すればよさそう。おすすめ。
白パラガス さん
2021-03-01
就活でIT業界も視野に入れていたので、ITエンジニアの仕事について知るために本書を手にとった。本書は、特にAIエンジニアに特化した内容になっており、ネットでは得難い網羅的な情報を得ることができる。一般にITエンジニアには、プログラミングスキル、コミュニケーション能力、論理的思考力が必要になる。これに加えて、AIエンジニアには、プログラミング(Pythonなど)、ライブラリの活用、統計・線形代数などの知識が必要となり、より専門的な知識を要する。特にAIを仕事にしたいわけではないけど読んでよかった。
しき さん
2019-05-31
未経験者が就職のためのアピールポイントを作る方法がのっている。人数が圧倒的に足りてないので、IT未経験でもチャンスありです。理論は後回しで、実践を繰り返すことが大事。