/めざせ!『人工知能』エンジニア2018.12.04めざせ!『人工知能』エンジニアこんにちは。先端技術事業部の高津です。Calendarでしか皆さんとお会いしないのがちょっと寂しいですね。笑さて、昨今巷で話題の人工知能ですが、クレスコでもサービスAIの代表ともいえるWatsonからPythonによるモデル構築まで幅広く人工知能に対応できる体制を築いています。これまでにもいろいろなコンテンツを利用して育成を進めてきましたが、私を含めてエンジニアの皆さんが「人工知能」エンジニアになるため、最初の学習のために役立ちそうな情報を共有してみたいと思います。人工知能エンジニアの種類さて、人工知能エンジニアと呼ばれる人たちの分類分けをしておきたいと思います。意識されていませんが、人工知能エンジニアと呼ばれる人たちは、その中でさらに幾つかのカテゴリーに分けれられます。人工知能を活用するという最終目的は変わりませんが、それぞれに求められることは大きく異なっていて、習得すべきスキルも異なるのでしっかり見ておきましょう。機械学習エンジニア・モデルエンジニア皆さんがイメージする”いわゆる”人工知能エンジニアです。画像や音声などさらに細分化されるところもありますが、インプットデータからアウトプットを設定し(アウトプットに合せたインプットを考えることも多いですが)、実装に向けてライブラリやフレームワークの選定を行い、Pythonなどを用い実際の実装および学習を行わせます。目的の結果が得られない場合は、モデルの再検討やデータの精査などの試行錯誤を行い、必要に応じてデータの前処理などについても実装を行います。データサイエンティスト・データアナリストビッグデータが認知され、企業がデータの価値を見直してから増えてきたエンジニアです。ビジネスゴールの設定から、その分析に必要なデータの収集や構造化を行うなどデータ基盤を構築し、その後の予測/分析などを行い、新たな数理モデルの選択などを行います。結果が保障されているものではないため、望む結果が得られるまで繰り返し試行錯誤を繰り返す必要があります。必要に応じBIツールを用いた可視化なども行います。AI適用コンサルタント・セールスコンサルサント顧客にどのような課題があり、その解決に向けてAI技術やAIサービスがどのように活用できるか?を顧客に提示し他のエンジニアと連携して顧客のAI利用を推進します。現在のAIはすべての課題に汎用的に適用できるものは無く、多くの技術・製品に関する知識が必要で、柔軟に思考し解決策の検討、採用を行います。分かりにくいAIの技術とその効果をしかりと理解いただくためのエバンジェリストとしての顔も持ちます。学習教材クレスコでは独自に開発を行った教育教材を使っていますが、初学者がもっとお手軽にアプローチできる教材を少しご紹介させていただきます。Kollerによって創立された教育技術の営利団体です。公開されているWebサイトでは、スタンフォード大学をはじめとする多くの大学が提供するコースをオンラインで受講することができます。Learning」コースがあり、初学者むけの基礎講義からコーディングの演習もあるのも良いですね。日本語字幕もありますが、少しわかりづらい部分もあるので英語字幕も含めて何度か受講することをお勧めします。いったキーワードで多くの講座が登録されているので幾つか受講してみていいただき、自分のペースをつかんでもらうと良いと思います。Pythonなど実装面においての講座も数多くあるため、うまく活用すると効果が出やすいサイトだと思います。慣れてきたら自分も講師となって講座を公開するというのも良いですね。Qiitahttps://qiita.com/Incrementsが運営するプログラミング情報のナレッジコミュニティ。いったキーワードで多くの情報が登録されていますので、自分にあったものを選んでみてください。Learningの受講まとめなどもあったりするので、たのオンライン教材とあわせて利用すると良いと思います。どれも比較的わかりやすくまとめられていますが、それなりに時間は拘束されます。ある程度覚悟を決めてスタートしたほうが良いと思います。わたしも学習時間の確保に苦労しました...実装等コーディングの知識などが求めれることも多く、サイトをなめて頭に入れるだけでなく、手を動かす事をお勧めします。やって知識やスキルを蓄えると自分がどれくらいのレベルに達したのか?を知りたくなりますよね。次は資格やレベル認定について見てみたいと思います。ここではそれぞれの代表的なものをご紹介させていただきます。(とは言っても、まだまだ数が少ないというのが実際のところですが。日本ディープラーニング協会が実施する資格試験です。ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)と、ディープラーニングを実装する人材(エンジニア)の育成を目指します。機械学習、ディープラーニングというとこの試験が一番有名ですね。私もG検定を受験し、無事に合格することができました。5,400円(税込)G検定はテキストも出ていますが、テキストに記載されている内容を丸暗記するのではなく、内容の理解と最新の情報にアンテナを張っておくことが重要になります。実施する、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。高等数学の知識が必要となるためハードルは高いですが、上位級を目指してほしいですね。上記の中でも皆さんに目指してほしい統計検定についてもう少し詳しく記載しておきます。)から申込時点で1分野選択。5問出題され、受験時に3問選択。6,000円(税込)つづいて実装レベル把握のための試験としてPython試験をご紹介します。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する民間試験です。実施されているPython3エンジニア認定基礎試験に加えて、2019年夏にはPython3エンジニア認定データ分析試験も開始予定です。機械学習のおかげでPython人気が沸騰中です。皆さんもチャレンジしてみてください。Pythonの文法や基礎知識を問う内容となっており、これからプログラミングを学ぶ方や、初めてPythonに触れる方にも最適です。データ分析の基礎知識および方法を問う試験です。現在策定中で2019年夏の実施を目標としています。エンジニア認定データ分析試験の内容は2018年11月時点の予定情報です。おわりに簡単にですが人工知能エンジニアになるための学習コンテンツなどについてまとめさせていただきました。人工知能エンジニアはこれまでの開発エンジニアと異なり、設計書に沿ってコーディングを完了すれば終わりというものではなく、試行錯誤の連続が必要となります。学習においてもテキストを読んで知識を入れれば良いのではなく、実際のフィールドを意識した学習を心がけるようにしていくと良いと思います。多くの皆さんの学習の手掛かりになれば幸いです。けシステム開発をはじめ多くのシステム開発にエンジニア、プロジェクトマネージャーとして従事する傍ら、モバイルシステム開発のコンサルティングをスタート。現事業部の前身となるスマートフォンビジネスセンターを立ち上る。現在は先端技術事業部長として専門技術者による強みを活かした開発をリードすると共に、プロジェクトへの新技術活用を推進する。