AIやったことない技術者がAI人材になる勉強法

# AI技術者になりたい！

不可能を可能にしたい！技術者ならそんな思いを常にもっているはず。
いつの間にかAI（の中でもディープラーニング）は、そんな技術者にとって必須のツールである時代になってしまった感じ。焦っている人はたくさんいるに違いない。

今までAIを勉強してこなかった技術者が、どうすれば今からAI技術者になれるか、2018年10月時点における勉強法をまとめてみた。

# どのレベルになればAI技術者って認めてもらえる？

有識者に聞いたところ、Kaggle（お題に対して自分で作ったAIの性能を競うコンテストサイト）で入賞するのが一番分りやすい、とのことだが、いきなりそこまでいけないので・・・

ディープラーニングを使える（理論＋実践）レベルを目指しつつ、「客観的に見てAI技術者だと言い張れるか？」も考えて、公的に認知されている教育制度や検定を活用する、という方針で記載しています。

# お金をかけずに半年でディープラーニングを習得する

ディープラーニングを教えてくれる講座はいろいろあるが、20～30万（数か月）もするコースは個人じゃ無理！
やってみて自分のレベルやスタイルに合わなかったとき、フトコロが痛すぎる。
「お金がほとんどかからない」という軸でまとめます。

| 番号 | 方法 | 難易度 | 費用 | 期間 |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|1|通学講座に行く|★☆☆|￥0~|3~4か月|
|2|オンライン講座を受講|★★☆|￥0～￥30,000|3~4か月|
|3|Kaggleに挑戦|★★★|￥0|2~3か月|
|4|検定もとっておく|★☆☆|受験料・書籍代（～￥20,000）|-|

1か2のどちらか（もしくは両方併用）で基礎を学んでからKaggleに挑戦して実践を積む、ついでに検定もとっておく、というコンボ。順調にいって（毎月20時間を確保して）、半年ぐらいのイメージ。

## マシンはどうする？
マシンにお金かけたくない人は、無料のGPUクラウド環境[Google Colab](https://colab.research.google.com
)を利用するのが鉄板。

Google様はマジ神ですね！通常のノートPCだけで、どこからでもディープラーニング勉強できます。

後述の無料講座でも、履修生向けにGPUサーバ環境を使わせてくれるので、そっちでもOK。
高価なマシンは、慣れてきてから用意すれば十分（高い性能目指すと、価格も青天井の世界なので・・・）

# 通学講座に行く（オススメ：東京近郊の方）

日本政府もAI技術者の不足に危機感をもっているようで、<font color="Tomato">なんと2億円超の予算</font>を出して、社会人向けに無料の講座をやってくれている。これはいくっきゃない！（無料なのは、東京大学での開催のみ）

[LEARN.AI 実データで学ぶ人工知能講座](http://learn-ai.org/)
※：筆者も履修生。別途記事を書く（予定）

![learn-ai.PNG](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/299110/0d54778a-ec72-0771-a21f-9472d860f639.png)

- 年2回。定員40~50名程度（若干変動）。書類選考のみなので、熱いパッションが重要（なはず）。実際履修生には、情報系でないバックグラウンドの方も多いし、20代～50代まで多様な構成。選考は通ればラッキーぐらいの気持ちでとりあえず申し込もう。
- 通学なので仲間もできやすいし、これから勉強するぞ！というモードに自分を切り替えるきっかけになる

# オンライン講座を受講

##英語で
英語が苦にならないなら、[corsera](https://www.coursera.org/)のdeep learning関連の講座を。

![coursera](http://68.media.tumblr.com/92a71d62ace9940f8ddd540400444fc4/tumblr_inline_mppo32jFBC1qz4rgp.png)

2018年時点の鉄板はAndrew Ng先生の[deep learning講座](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)。

- 同先生の昔の[機械学習講座](https://ja.coursera.org/learn/machine-learning)と間違えないように注意。機械学習講座も非常に評判が良いが時代の変化は速い（機械学習講座ではoctaveを使用する。Deep learning全盛の現在ではちょっと・・・遠回り）。

Couseraが良いのは「私はAI技術を理解してますよ」ってアピールするのにも使えること。修了証がでてLinkedInに掲載することも可能。そこらのAI講座と違って（失礼）、世界的にも一番認知がされているので。

うちの部署でもAI人材がなかなかいなくて困っているが、coursera修了している人いたら喉から手が出るほど欲しい・・・

- その他著名なもの（リンクのみ）
    - [fast.ai](http://www.fast.ai/)
    - google様の[crash course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/)

##日本語で

英語に自信がない場合は選択肢が狭まるが、無料で学べるオンライン大学講座[gacco](http://gacco.org/index.html)で、タイミングがあえばディープラーニングの講座がある。

![gacco.PNG](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/299110/4a08768c-a64f-d0af-eec0-908cf70e3f88.png)

- 2018/10時点で見たところ、11月29日開講の[深層学習講座](https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga120+2018_11/about)があった

# Kaggleに挑戦
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/)：お題に対して自分で作ったAIの性能を競うコンテストサイト。
    - データが用意されている、結果（順位）を判定してくれる、他の人のモデルを参考にできる、と至れり尽くせり。   
    - 入賞できなかったとしても、挑戦することに意義がある。実践したよと対外的に見せやすいし、客観的に自分のレベルを知ることもでき、一石二鳥。
    - ※詳細は、別途記事にする（予定）

- 参考
    - [Kaggle事始め](https://qiita.com/taka4sato/items/802c494fdebeaa7f43b7)

# 検定もとっておく

日本ディープラーニング協会が行う資格もついでに取得（現時点で日本で唯一のディープラーニング資格と思われる）。日本におけるAIの第一人者である松尾准教授（東大）が主導する協会なので信頼度が◎。

![JDLA](http://www.jdla.org/wp/wp-content/themes/cms/images/certificate_image.png)

- G資格とE資格があるが、**受けるべきはG資格**
    - **G資格** = AIをビジネス活用する能力を検定
        - 技術者にはいらないのでは？と疑問が湧くかもしれないが・・・、いくらAIの技術を磨いても、最終的にはAIを使うところを見つけてサービスに生かさなければ意味がない。その時、**AIを理解できていない人にも説得力をもって話を通す**には、幅広に語れる知識が必要。そんなに勉強時間もいらないので、ぜひ取得を。
    - **E資格** = エンジニアリング能力を検定
        - **受験資格として指定の講座受講が必要**。最低15万円が必要。費用対効果が合わない。（検定ビジネス・・・）

- 下記によくまとまっている
    - [ディープラーニング検定 for GENRALを受けた。受験の勧めと、勉強法](https://qiita.com/piyoSakai/items/9900324c8b0313b4fa36)