目次
1章 AI業界の現状と基礎知識
- 01 幅広く使えるAI
- 02 企業へのAI導入の動向
- 03 AI人材の需要
2章 AIエンジニアの仕事と仕組み
- 04 AIエンジニアってどんな人？
- 05 AIエンジニアと関わる人々
- 06 AIシステム開発の全体像を把握する
- 07 PMの仕事と役割
- 08 自社開発と受託開発
- 09 AIシステムの頭脳
- 10 AIモデルの作成とプログラミング
- 11 AIシステムの導入事例
3章 AIエンジニアの求人状況と働き方
- 12 AIエンジニアの転職市場
- 13 AIエンジニアの労働条件
- 14 AIエンジニアの学歴と年齢層
- 15 AIエンジニアの1日 CASE1
- 16 AIエンジニアの1日 CASE2
- 17 AIエンジニアの1日 CASE3
- 18 AIエンジニアの仕事とは - 総括 -
4章 AIエンジニアになるには
- 19 AIエンジニアに必要なスキル
- 20 AIスキルに必要な基礎知識
- 21 AIプログラミングの始め方
- 22 アプリケーション開発スキル
- 23 AIエンジニアに必要な資格とは
- 24 AIエンジニアになるには～学生の場合～
- 25 AIエンジニアになるには～ITエンジニアの場合～
- 26 AIエンジニアになるには～非ITエンジニアの場合～
5章 AIシステムの概要
- 27 AIシステムとは
- 28 AIシステム開発の流れ
- 29 AIシステムに何をさせたいのかを決める
- 30 AIモデルの学習
- 31 AIモデルの検証と評価
- 32 データの扱い方を考える
- 33 システムの規模を検討する
- 34 AIシステムに必要な仕組み
6章 AIモデルの構築とPoC
- 35 PoCの重要性
- 36 AIモデルの試作で「何を」分析するのか
- 37 データ収集で注意すべきこと
- 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
- 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
- 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
- 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
- 42 AIモデルの性能を検証する
- 43 AIモデルの性能を評価する
- 44 高すぎる精度には過学習を疑う
- 45 データが少ない場合
7章 AIシステムを作る
- 46 PoC終了後から製品化までの流れ
- 47 PoCで作成したAIモデルを本番用に改良する
- 48 AIシステムを構築する
- 49 AIシステムをテストする
- 50 AIモデル更新の方法を検討する
8章 AIシステムの運用
- 51 システムの運用
- 52 AIシステムを監視して異常がないかチェックする
- 53 AIモデルの更新
- 54 AIシステムの苦手部分は人がフォローする
9章 AIエンジニアになったら
- 55 地道な経験を積もう
- 56 理想のデータと現実のデータを知る
- 57 大規模なデータを扱うにはインフラの知識が必須
- 58 顧客の期待値を調整する
- 59 ビジネススキルを身に付ける
- 60 最先端技術だからこそ学び続けなければならない
- 61 ステップアップのために