図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書【電子書籍】[ AIエンジニア研究会 ]
<p><strong>(概要)</strong><br /> ITエンジニアと一言でいっても職種はさまざまで、その役割とスキルは多様化かつ細分化されています。その中でもAIエンジニアは、昨今のAI分野の発展とともに、ニーズが高くなっています。ただし、AIエンジニアには高度な知識が求められること、今後も技術の発展が見込まれることなどから、敷居の高い職種といわれていますが非常に魅力度が高い職種です。本書は、AIエンジニアを目指す学生、またキャリアアップを考えているエンジニアを対象に、AIエンジニアの業界知識、業務内容、労働環境、必要な知識、心構え、キャリアパスなどについてわかりやすく解説した書籍です。</p> <p><strong>(こんな方におすすめ)</strong><br /> ・AIエンジニアを目指している学生、転身を考えているエンジニア</p> <p><strong>(目次)</strong><br /> <strong>1章 AI業界の現状と基礎知識</strong><br /> 01 幅広く使えるAI<br /> 02 企業へのAI導入の動向<br /> 03 AI人材の需要<br /> <strong>2章 AIエンジニアの仕事と仕組み</strong><br /> 04 AIエンジニアってどんな人?<br /> 05 AIエンジニアと関わる人々<br /> 06 AIシステム開発の全体像を把握する<br /> 07 PMの仕事と役割<br /> 08 自社開発と受託開発<br /> 09 AIシステムの頭脳<br /> 10 AIモデルの作成とプログラミング<br /> 11 AIシステムの導入事例<br /> <strong>3章 AIエンジニアの求人状況と働き方</strong><br /> 12 AIエンジニアの転職市場<br /> 13 AIエンジニアの労働条件<br /> 14 AIエンジニアの学歴と年齢層<br /> 15 AIエンジニアの1日 CASE1<br /> 16 AIエンジニアの1日 CASE2<br /> 17 AIエンジニアの1日 CASE3<br /> 18 AIエンジニアの仕事とは - 総括 -<br /> <strong>4章 AIエンジニアになるには</strong><br /> 19 AIエンジニアに必要なスキル<br /> 20 AIスキルに必要な基礎知識<br /> 21 AIプログラミングの始め方<br /> 22 アプリケーション開発スキル<br /> 23 AIエンジニアに必要な資格とは<br /> 24 AIエンジニアになるには〜学生の場合〜<br /> 25 AIエンジニアになるには〜ITエンジニアの場合〜<br /> 26 AIエンジニアになるには〜非ITエンジニアの場合〜<br /> <strong>5章 AIシステムの概要</strong><br /> 27 AIシステムとは<br /> 28 AIシステム開発の流れ<br /> 29 AIシステムに何をさせたいのかを決める<br /> 30 AIモデルの学習<br /> 31 AIモデルの検証と評価<br /> 32 データの扱い方を考える<br /> 33 システムの規模を検討する<br /> 34 AIシステムに必要な仕組み<br /> <strong>6章 AIモデルの構築とPoC</strong><br /> 35 PoCの重要性<br /> 36 AIモデルの試作で「何を」分析するのか<br /> 37 データ収集で注意すべきこと<br /> 38 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する 1教師あり学習<br /> 39 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する 2教師なし学習<br /> 40 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する 3アンサンブル学習<br /> 41 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する 4ディープラーニング<br /> 42 AIモデルの性能を検証する<br /> 43 AIモデルの性能を評価する<br /> 44 高すぎる精度には過学習を疑う<br /> 45 データが少ない場合<br /> <strong>7章 AIシステムを作る</strong><br /> 46 PoC終了後から製品化までの流れ<br /> 47 PoCで作成したAIモデルを本番用に改良する<br /> 48 AIシステムを構築する<br /> 49 AIシステムをテストする<br /> 50 AIモデル更新の方法を検討する<br /> <strong>8章 AIシステムの運用</strong><br /> 51 システムの運用<br /> 52 AIシステムを監視して異常がないかチェックする<br /> 53 AIモデルの更新<br /> 54 AIシステムの苦手部分は人がフォローする<br /> <strong>9章 AIエンジニアになったら</strong><br /> 55 地道な経験を積もう<br /> 56 理想のデータと現実のデータを知る<br /> 57 大規模なデータを扱うにはインフラの知識が必須<br /> 58 顧客の期待値を調整する<br /> 59 ビジネススキルを身に付ける<br /> 60 最先端技術だからこそ学び続けなければならない<br /> 61 ステップアップのために</p>画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。