AI (Artificial Intelligence )の資格を取りたい?AIエンジニアとしてディープラーニング業界で就職したい

ITで知っておくべき知識

 

AIとかディープラーニングって流行っていますね。

AIの資格、就職方法についてまとめました。

AI (Artificial Intelligence, 人工知能)とは

AIの読み方は、エーアイです。

AIは、Artificial Intelligenceの略で、日本語では、人工知能と訳されることもあります。

AIについては、以下にまとめました。

AIとは? (人工知能、Artificial Intelligence) 何の略?読み方は?ディープラーニングの意味
最近、AIという言葉をよく聞きますね。 AIとは何なんでしょうか? AIとは?AIの読み方、何の略か? AIは、Artificial Intelligenceの略で、読み方は、エーアイです。 Wikipedaでは...

 

AIの市場分析

ミック経済研究所は2017年10月4日、「AIエンジン&AIソリューション市場の現状と将来展望~AI先進ベンダの実態と戦略および有望適応市場の予測~」を発刊しました。

 

この資料によると、以下のように予測しています。

2017年のAIエンジン市場は、対前年比77%増の746億円、AIソリューション市場は、対前年比49%増の3,077億円規模を見込む

2021年のAIエンジン市場は年率29.2%増の2,080億円、AIソリューション市場は年率28%増の8,250億円と予測

 

AIエンジン&AIソリューション市場の現状と将来展望 | ミック経済研究所
ミック経済研究所発刊。本レポートは、AI市場をAIエンジンとAIソリューションという両面からとらえている。それぞれの市場規模を明らかにするとともに、業種別の適応分野について2021年までの市場規模を予測している。

 

AI市場のマーケットが増え続けることは、間違いないと言えるでしょう。

ですから、今、若い世代の人はAIの資格を習得し、AIの分野で就職先を見つけるのは意義があると思います。

 

AIの資格とは

AI(人工知能)業界へ就職するために必要な資格は「一般社団法人ディープラーニング協会」( http://www.jdla.org/ ) が認定する資格があります。

以下の二つです。

  • ジェネラリスト検定(G検定)

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材

 

  • エンジニア資格(E資格)

ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法をせんたくして実装する能力を持つ人材

 

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。各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定した事業者がトレーニングを提供します。 各々年二回実施予定。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎に実施年号を付与する。

 

現状、AI関連の資格はこれぐらいです。

AIエンジニアを目指す場合はエンジニア資格(E資格)まで取得する必要があり、AI(人工知能)業界へ総合職などで就職したいならジェネラリスト検定(G検定)を取得すると良いでしょう。

 

AI資格を実践的に学習するには

集中的な8週間のマンツーマン訓練で、最先端のAIエンジニアを目指す学習コースが、Aidemy Premium Plan です。

 

8週間のトレーニングで、自然言語処理や深層学習を使うことで、これまでにない観点からの分析やプログラムの作成が行えるようになります。

 

↓AI,ディープラーニングを8週間でマスターするにはAidemy

Aidemy

 

Aidemy 初心者コース

Aidemyの初心者コースのカリキュラムは次の通りです。

Week1 Python入門、Numpy
Week2 Pandas、機械学習概論Ⅰ
Week3 データクレンジング、データ可視化
Week4 教師あり学習(回帰)
Week5 教師あり学習(分類)
Week6 時系列分析
Week7 自然言語処理
Week8 応用課題 - Twitterのつぶやきから株価予測しよう -

 

Aidemy 経験者コース

Aidemyの経験者コースのカリキュラムは次の通りです。

Week1 Python入門、Numpy、Pandas
Week2 機械学習概論Ⅰ、データクレンジング、データ可視化
Week3 教師あり学習(回帰)、教師あり学習(分類)
Week4 教師なし学習、ネットワーク分析
Week5 自然言語処理
Week6 応用課題 - チャットログから人の関係性を可視化しよう -
Week7 深層学習画像認識
Week8 応用課題 - 顔画像から男女を識別しよう -

 

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コメント

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