しながら手を進めています同じように悩んでいる方の助けになればと思います司会を勤められた岸さんはとても気さくな方でした。必要なスキルと学習法プログラム未経験者ですが、AIやデータサイエンス業界へ興味を持ち、年初から独学で半年ほどですがPythonを勉強しています。responderなどのwebフレームワークなどなど広い知識が要求される場合があります実務経験がない場合に、実力を測る指標としてkaggleの成績が利用されるケースがあると思いますが、kaggleでどの程度の成績を残せばアピールになりますか企業のレベル感によります。メダルを保持していればいるほど評価されるようなところもあるかと考えます実務では課題に対してどのようにトライをするかという点が重視されるので成績よりも「なぜその施策をしたのか」ということに企業は興味をもつかとその部分の説明ができれば十分なアピールになるのではないでしょうか数学的知識や、論文読解力の高度な知識はどの程度要求されますか。あればあるほど良いですが、必ずしも必要になるとは考えていません分からない部分があれば適宜、インプットすれば良いので全てを熟知する必要はありませんただ、論文を調査する際に英語がスラスラ読めると楽ですし、取得可能な情報量が増えます論文英語は分野の専門用語が多いので、留学経験者であってもスラスラ読めない場合が多いです論文の情報はどこでチェックするのが良いですか。この前ニュースでやってたぞ」という姿勢でやってくるAIの開発と通常のシステム開発の違いを教えてください。AI開発は受注したというものの、最終的な納品物を定義することが難しいです例えば、精度95%(accuracy)と言っても達成できる保証はなく納品物として定義するとひどい目をみることがありますSIと大きく異なるのはこの「納品物の定義が難しく、ある意味あいまいである」ということだと考えていますスケジュールを切って、この日まで確実なモデルが手に入ることはほとんどないということです精度といっても全てのデータに対する精度ではないので。テストデータや軽い運用で得た結果なので時間とともに精度も変わるでしょうし、中々、難しいところではありますシステムエンジニアからAI技術者へ転身するには、具体的にどのような学習が有効でしょうか。システムエンジニアとしての経験があるのであればコードはすらすらかけると思うので何か機械学習の問題に取り組むのが良いのではないでしょうかそして、AI開発とSI開発が異なることを知ること、理解することです同じように考えると痛い目にあいますし、部下に痛い目をあわさせてしまいます上司がSI出身やセールスでAIの領域の理解が進まなくて案件や自社プロジェクトが停滞している問題は頻繁に発生しています一般的なSierであまり馴染みがないPoCという工程(考え方)について教えて欲しい。現在、案件で最も多いデータの種類は何か(画像、時系列など)ここ数ヶ月は時系列データ(言語データ)が特に多いかな正直なところ、画像の分類はクラウドや手軽なサービスが多く、誰にでもトライできるレベルになっていますその点、言語データは扱いが難しく、何よりも課題の落とし込みが難しいですが世界的な技術のレベルが上がってきたため、ようやくビジネスにも展開できるようになったという印象です今まで一番テンションの上がったプロジェクトは何ですか。言語生成モデルの作成(雑談bot)1日の仕事の流れを教えて頂きたいです。最新動向の調査など、今思いつくだけでもこれだけあります特に重要なのはクライアントの課題を見つけて機械学習に解ける形に落とし込むこと社内のメンバーに期待するよりも私は自分でクライアントの元へ行ってヒアリングをした方が早いと考えていますユーザーへどのようなアウトプットをされていますか。このブログを読んでいただきありがとうございます大小さまざまだと思いますが、一般的に一案件あたり、どれくらいの人数/工期なのでしょうか。企業の特性AI領域でいち早く経験を積むなら、現状は、データを持つ会社に行くのがいいか、AI技術をもつ会社に行くのがよいのか。これは非常に難しい問題で、どちらにもメリットがありデメリットがありますデータを持つ会社で働くということは自社のプロダクトとして稼働できるため、無理難題を押し付けられてもある程度ストップをかけることが出来るし、失敗しても社内だけの影響に終わりますが受注では失敗は基本的にクライアント側から許されることはなく、リスクを常に抱えているしかし、その一方でAI技術をもつベンチャーに行けば、クライアントへのヒアリングから提案、APIの作成までと幅広い領域でAI開発に携わることが出来る。データを持つ大企業では割り振りされる作業はごく一部だろうよく聞く黒い話はこんな感じデータを持つ会社(大企業)でデータサイエンティストとして公募しておいてアノテーションを永遠とやらせる(スクールからの紹介が多いそうなので要注意)AI技術をもつ会社(ベンチャー)では任されるタスクの範囲が広く、手に負えないどちらを選ぶかはあなた次第ですAIの分野で今最も熱いベンチャー企業はどこですか。人工知能で最も注目している会社を教えてください。!!普段、会社名を意識して情報収拾しないなので正直なところ会社名には疎いです御社のデータサイエンティストの年収はいくらぐらいですか。将来像これから先が楽しみな分野ですが、10年後にはこの技術はどうなっていると考えていますか。いわゆる人工知能というものへの参入の障壁は下がり続け、現在の車やコンピューター同様に誰しも気軽に使えるものになっているでしょう開発の難易度も同時に下がる。開発の難易度が下がるということはイコール、個人によって便利なものが生まれるとは考えていないです人工知能というのは課題解決のための手段の1つであり、何に使うかが非常に重要なため、結局はアイディアは人間が捻出するので人間の仕事を全て置き換えるような状態にはなっていないんじゃないかと勝手に想像してますAI・人工知能に関する開発で、現在はまだ難しいがいつか解決したい社会の課題や、実現したい(創りたい)ことはありますか。説明可能なAI)という分野の今後の発展に期待していますまた個人的には人工知能の技術を農業に落とし込みたい日本は食料自給率が大変低く、多くを海外からの輸入で賄っていますその一方で、世界で最も食料を廃棄する国でもあるわけですこの矛盾はなんなのか。普段は前にたって偉そうにお話をすることはないので大変、緊張しました正直なところ、研究という立場で開発をしていないので技術力に関してはへっぽこだと思うしかし、どのようにビジネスとして運用するかという経験は多少なりとも積んできたつもりだ何が問題になるのか、何が出来るのかは理解しているし、説明することも出来る今後、技術がより一般的になる一方で課題を技術で解けるように落とし込むことは以前変わらず難しいだろうこれは私の生存戦略の1つで換えの効かないスキルとしてより高めていこうと感じた小難しい話ばかりしてきたが、最後は教えていただいた「だるま」にて打ち上げ。日)22歳の新卒エンジニアです。elixirという言語に惹かれています。人より少し自転車を漕ぐのが速めです。無駄なことを覚えるのが得意です。(2)月別アーカイブ広告はてなブログをはじめよう!takamizawa46さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。