遠回りしないためのAIエンジニア学習法
ベテランが「本当に読んで良かった本」だけを厳選
ここでは、AIエンジニアを目指す学生に向け、技術スキルの向上に役立つ学習方法と、現役AIエンジニアが推奨する必読書をご紹介します。ぜひ参考にしてください。
揉まれながら成長できる
HEROZでは、ダイナミックなAIの変化に対応するスキルを養いながら、次世代のAIエンジニアとして活躍したい若手を歓迎しています。
「AI革命を起こし、未来を創っていく」という理念を掲げ、専門性の高い“尖ったエンジニア”を目指せる職場づくりを徹底。開発・実装のスペシャリストが揃うHEROZでは、AI分野の最前線で挑戦し、成長し続けられる環境で、自らの可能性を伸ばしていくことができます。
初学者から中級者に
おすすめの必読書リスト
AI専門会社HEROZの現役エンジニアに、新卒や第二新卒の方に向けたおすすめ書籍をお伺いしました。技術面だけでなく、ビジネススキルが身につく書籍も含まれていますので、ぜひ参考にしてください。
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの基礎から応用までを包括的に学べる専門書です。全5巻構成で、初学者でも第1巻から段階的に学習できます。実践的なテクニックも多く取り上げており、学んだ知識をそのまま実務に活かすことが可能です。
深層学習（機械学習
プロフェッショナルシリーズ）
機械学習プロフェッショナルシリーズの1冊で、深層学習に特化した専門書です。基礎理論だけでなく、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や深層学習における課題とその解決策を詳しく解説しています。理論を体系的に学びたい方に適しています。
AI・データ分析プロジェクトのすべて
プロジェクト進行の立場からAI・データ分析を解説している専門書です。「ビジネス力」をテーマとした内容で、データサイエンティストがやるべきプロジェクト立ち上げのための準備から実行までが段階別にまとめられています。
データ分析人材になる
データのビジネス活用について学べる書籍です。著者の成功と失敗を基に構築されたフレームワークを用い、正しい分析手法を体系的に解説しています。また、分析人材の育成方法などのポイントも取り上げられています。
問題解決ができる！
武器としてのデータ活用術
データ活用の考え方の基本と実践方法がわかるビジネス書です。理論的な解説だけでなく、業界別の具体例や実務に役立つフレームワークが多数紹介されています。これらを活用して、自身の業務に応用しながら学べる構成になっています。
強い将棋ソフトの創りかた
Pythonで
実装するディープラーニング将棋AI
将棋AI開発で知られるAI専門会社・HEROZのエンジニアが著者のディープラーニング技術書です。将棋AIの仕組み解説だけでなく、実際にPythonプログラミングで将棋AIを完成させ、強くしていくプロセスまで学べます。
挑戦心を掻き立てる！
チャレンジ書籍
機械学習やディープラーニングの基礎を習得済みの方に向けて、中〜上級レベルの書籍を厳選しました。さらなるスキルアップを目指して、ぜひ挑戦してみてください。
- リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック
- 強化学習（第2版）
- はじめてのパターン認識
- 統計学入門
- 戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム
- パターン認識と機械学習 (上・下)
当メディアでは、さまざまな社会課題解決に取り組むAI専門会社「HEROZ」の監修の下、AIエンジニアとして活躍するためのポイントを解説しています。どのような会社を選ぶべきか迷っている方は、以下のリンクも参考にしてみてください。
AIエンジニアとしての
技術を磨く書籍選び
これからAIエンジニアを目指す方、また既にAIエンジニアとして活動されている方がさらに技術を磨きたい場合、書籍学習は始めやすい方法です。書籍学習には、次のようなメリットがあります。
- 自分のペースで学べる
- スクールに比べて費用負担が少ない
- 知識や技術を体系的に習得できる
- 内容の信頼性が高い
書籍学習で重要なことは自分のレベルに合った本を選べるかどうかです。そのためにはAIエンジニアに要求されるスキルを知り、選ぶ書籍の方向性やテーマを決めておくことが必要になります。
学生が就職前に
読んでおきたいテーマ一覧
AIエンジニアに求められるスキルを踏まえ、学生が就職前に押さえておきたい書籍のテーマを一覧にまとめました。既に習得済みのテーマは除外し、不足している分野に重点を置いて学習を進めると効率的です。
プログラミング
AI開発にはPythonの習得が必須です。Pythonを用いて基本的なプログラムを作成する能力や、機械学習ライブラリを活用してモデルを構築するスキルが重要視されます。他のプログラミング言語の経験がある方も、Pythonの習得を目指すと良いでしょう。
数学的知識
機械学習やディープラーニングを扱う際には、確率・統計、微分積分などの数学的知識が欠かせません。特に、アルゴリズムの設計やモデルの構築・実装には数学的なスキルが不可欠です。これらの分野を基礎からしっかり学ぶことが重要です。
機械学習・ディープラーニング
AIエンジニアにとって機械学習やディープラーニングは根幹となる技術です。今後さらに開発が進むことも考えられます。教師あり・なし学習や強化学習など、機械学習の基本やニューラルネットワークなどについて理解しておきましょう。
データベース
AIエンジニアやデータサイエンティストは開発業務の中でデータベースを取り扱う機会が多くなります。SQL文やテーブル結合、インデックスなど、データベースシステムの基礎はしっかり押さえておくことが必要です。
ビジネス知識
AIエンジニアとして業務を続けるためには、技術のビジネス的な価値を理解することが重要です。クライアントの課題をどのように解決し、技術を収益化するかといったビジネス感覚が求められます。
コミュニケーション
AIエンジニアはプロジェクトチームで業務を行うため、社内での調整やクライアントとの打ち合わせが必要になります。そのため、技術力に加え、高いコミュニケーションスキルが非常に重要です。
以下のリンクでは、新卒・第二新卒からAIエンジニアを目指す方に向けて、AI専門会社・事業会社別の仕事内容や、スキル別のIエンジニア年収傾向を紹介していますので、併せてご覧ください。
