AI長期セミナーを受けた感想（セミナーなどの受講で迷ってる方へ）

タイトルの通りですが、下記のURLの長期セミナーを受けてきました。
結果としては受講してとても良かったと思える内容でしたので、
迷ってる人などに情報として伝えられたらなと思っています。

受けたのは「自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース」
https://seminar.kikagaku.co.jp/

# まず結果。最終的にどうなったの？

最終的に下記のようなことができるようになりました。
１．Machine Learning(Deep learning含む)のスキル向上
　　kaggleのタイタニックの練習問題でScore:0.80ぐらいは出せるようになりました。
　　コンペにも少しずつ参加しています。
　　https://www.kaggle.com/c/titanic

２．スクレイピングからWEBアプリ作成までの一気通貫した技術習得
　　講座内において、ローン審査アプリ、動物分類アプリなどの作成。
　　その中でかなり鍛えられたと思います。
　　また実際に下記URLにあるようなアプリを作りました(現在も改良中)。

　　○Herokuにて知り合いのホームページ作成（フィーダー機能付き）
　　https://yupi-profile.herokuapp.com/

　　○GoogleAppEngineにて線画化アプリ作成
　　https://aijunk.net
　　（諸事情により停止中）

# 受講に至るまでの経緯
## そもそもどの程度の状態(スキル)だったのか？
私自身の経験ですが学生の頃、物理の計算でC++を触っていた程度。

独学ではうまくできず挫折し、
短期講座もだめ、動画サービスも続かない等
どうしても自身ですすめることができませんでした。
私の性格の問題ですが、長期で続けるには
お金を払って強制的にやらないとダメだと判断して
こちらのコース受講を決意したという経緯です。

## この講座を選んだ理由は？
上記のような前提を元に
条件として下記のように設定。
１．長期(3～6ヶ月)で通うことを前提としていること。
２．WEBアプリまで実装できること。
３．仕事しながらになるので、土日のどちらかに開講していること。

あとはお金と思っていたところ
「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」
というのがありました。

### 第四次産業革命スキル習得講座認定制度
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/509891/f88fdbe2-19ba-d1ce-574b-6ce4dc4c19a8.png)

AI,IoT, 高度なセキュリティネットワークなどの講座について国が支援している制度とのことです。
詳細はこちら。
https://www.meti.go.jp/policy/economy/jinzai/reskillprograms/index.html

こちらの講座認定でさらに専門実践教育訓練給付金として認定されていると
**最大70%の受講料**を国が支援してくれるという制度になります。
実際にはその講座の担当者やハローワークなんかに聞くのが一番ですが
自身の雇用保険の状況によって受けれてたり受けれなかったりするようです。
詳細はこちらから見ることができます。
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html
また認定講座一覧はこちらから検索できます。
https://www.kyufu.mhlw.go.jp/kensaku/SSR/SSR101Scr01S/SSR101Scr01SInit.form
（一般と専門があるため注意が必要です。）

### 最終的に2つに絞る。
私は幸い給付金の条件に合致していましたので
データミックスさんとキカガクさんに絞り込みました。

両社の違いは初学者である私にはよくわからなかったのが本音ですが
私はデータサイエンティストや特定の職業になりたいというより
**AIのアプリを作成したい**と思っていたのでキカガクさんの方を選択しました。
もしデータサイエンティストとか分析特化であるなら
データミックスさんのほうがいいかも知れないです。

キカガクさんの方は、またE資格という資格の受験資格も取れるのも魅力でした。
また動画サービスで一度キカガクさんの動画を見ており
とてもわかり易かったというのも大きかったかもしれないです。

# 受講内容
## 【受講前】
Udemyの動画を事前学習する形になります。
人工知能の基礎知識やpythonの基本構文などをこちらで学びました。

## 【1~12週目】
実際に講師の人が画面に写しながら、実際に自分で写経していく感じです。
キカガクさんの独自資料を参照を参照もできますし、
後日動画を見ることもできます。質問はSlackでできたり
平日の質問は貯めておいて、受講前に早めに行くことで質問できたりします。

数学の部分はノートで書くのがキカガク流でとてもわかり易かったです。
感じを掴みたい人はこちらのUdemyの動画を見るとなんとなくわかるかと思います（有料）。
https://www.udemy.com/course/kikagaku_blackbox_1/

また参照資料として似ているものでは下記のようなものがあります。
形式としてははこんな感じです（実際の難易度はもう少し易しいです）。
https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/
難易度とか進め方は下記が参考になるかと思います。
https://tutorials.chainer.org/ja/

どちらもキカガクさんが作った協力もしくは作成したサイトのようです。

各期間ごとの主な学ぶことは下記のとおりです。

|週数  |内容 |キーワード  |
|:-:|:-:|:-:|
|1~3  |環境構築、回帰分析、スクレイピング、WEBアプリ  |numpy, pandas, jupyter, scikit-learn, Heroku, Flask, selenium, html, css, git |
|4~6  |ディープラーニング、環境構築、自然言語処理  |chainer, docker, google colaboratory, OpenCV, Pillow, MeCab  |
|7~9  |ローン審査アプリ作成  |django, docker-compose  |
|10~12  |画像分類アプリ作成  |今までのスキル全て  |

## 【13～24週目】
今までのスキルを踏まえ、自身で作成したいアプリを作っていく形になります。
はじめに講師の人と相談して、イメージだけ伝えてあとは自身で作っていくだけです。
わからなければ講師の人に聞くようなイメージです。
毎週通いながら作るので、嫌でもやることになる環境になったのは良かったです。

ちなみに私は土曜日コースでしたが、日曜日に振り返ることも可能でしたので
結構柔軟に対応してくれるところは、小さいことですが良かったところです。

皆さん色々なアプリを作成していて、励みになりました。

# 最後に
すべての勉強に言えるかと思いますが
**モチベーションの継続が最も重要で難しい**と思っております。
これまで挫折してきたのはひとえにモチベーションの継続ができなかったためと思います。
eラーニングなど自習ツールがありふれたこの時代に
マッチしていないかもしれないですが
毎週通って同じ目的を持った人と一緒にものを作るというのは
モチベーションを継続できる一つの方法であると知れて
とてもいい経験と思いました。

一歩踏み出す勇気が無い方にとって、
この情報が有益であるように願っております。

最後まで読んでいただきありがとうございました。