【未経験者必見！】独学でAIエンジニアになるための7ステップ解説！学習方法もご紹介

ITエンジニア

AI（Artificial Intelligence）の開発や機械学習、AIを用いた分析などを行うAIエンジニアは、近年注目が集まっている魅力的な職業です。市場の拡大とAI人材の不足から、将来性の高い職業ともいえます。

本記事では、独学でAIエンジニアになるために必要なスキルから学習方法までを幅広く紹介しております。この記事を読むことで、AIエンジニアへの第一歩を踏み出せるでしょう。未経験からAIエンジニアを目指す人はぜひ参考にしてみてください。

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独学でもAIエンジニアになれる？
独学でAIエンジニアになるための7ステップ
【4選】AIエンジニアになるために必要なスキル
【7選】独学でAIエンジニアになるためのおすすめ学習方法
独学でもAIエンジニアになれる！

独学でもAIエンジニアになれる？

独学でAIエンジニアになることは可能ですが、高い知識やスキルが求められることからハードルは高くなっています。

従って独学でAIエンジニアを目指すのであれば、どのようなスキルが必要になるのかを把握し、それらを計画的に身に付けていくことが重要になるでしょう。

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独学でAIエンジニアになるための7ステップ

独学でAIエンジニアを目指すのであれば、どのようなスキルが必要かを把握した上で、一つひとつ着実にスキルを身に付けていくことが重要です。

本記事で紹介するステップに従って学習を進めていくことで、独学でもしっかりとスキルを習得していけるでしょう。

ここでは独学でAIエンジニアになるための7ステップを紹介していくため、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

AIを独学する目的意識をもつ

目的意識をもつためには、目標を設定するのが効果的です。AIプログラミングを学ぶことで、具体的にどのようになりたいのかを決めておきましょう。

今回の場合は、AIエンジニアになるということが目標になります。従って学習目標に、AI学習を通して具体的にどのようなスキルを身に付けたいのか設定しておくと良いでしょう。

AI学習の大枠をつかむ

AIを独学する目的意識をもったら、次はAI学習の流れを理解しましょう。

初心者が独学で学習を進める場合、具体的に何をどのような順番で、どのようにして学習していけば良いのか見当がつかないケースが多いでしょう。

そのため、AIプログラミングのスキルを身に付けるためには、どのような知識やスキルが必要になるのか、大枠についてしっかり理解することが大切です。

数学の基礎を身に付ける

AI学習の大枠をつかんだら、次にAI学習を効果的に学ぶために数学の基礎を身に付けるようにしましょう。AI技術のベースには数学があるため、数学について理解していないと、AIを効率的に学習していくことはできません。

まずは、高校で習う数学基礎知識を最低限、身に付けられるようにしましょう。

AI開発で使用するプログラミング言語Pythonを学習する

数学の基礎を押さえたら、Pythonの学習を行いましょう。PythonはAIプログラミングで用いられる言語です。

初心者がPythonを学ぶ上で、最初のハードルとなるのが環境構築です。ここでつまづいてしまう人もいるため、まずはネット上で提供されている環境を利用して学習をスタートすると良いでしょう。

機械学習の基礎について学ぶ

Pythonを習得したら、機械学習やディープラーニングの基礎を学びましょう。Pythonがある程度習得できていれば、プログラミングによって、どのようなことができるのかも理解できるようになるでしょう。

まずは、機械学習やディープラーニングの基本的な概念について理解し、次にアルゴリズムについて学習しましょう。さらに、実際に手を動かしながら、機械学習について理解を深めていきます。

機械学習ライブラリについて学ぶ

機械学習やディープラーニングの基礎を習得したら、機械学習ライブラリについて学びましょう。まずは、scikit-learnを使用して機械学習アルゴリズムの実装ができるようになることを目指します。

また、TensorFlowなどのフレームワークを使用して、実装を行えるようになるレベルを目指しましょう。

アウトプットして習熟を図る

機械学習ライブラリを使って実装を行えるレベルになったら、最後にアウトプットを行い、学んだスキルを習熟させていきましょう。AI学習のスキルを定着させ、スキルアップしていくためには、実際に手を動かして問題を解くことが大切です。

また、アウトプットする方法として、AIコンペなどへの参加もおすすめです。

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【4選】AIエンジニアになるために必要なスキル

AIエンジニアには専門性の高いさまざまな知識やスキルが必要になります。未経験から独学でAIエンジニアを目指す場合、具体的にどのようなスキルを身に付ければ良いのか、あらかじめ把握しておくことが重要です。

ここでは、AIエンジニアになるために必要なスキルを紹介していきます。どのようなスキルが必要になるのか把握しておきましょう。

機械学習に必要な数学の知識

AIのプログラムは基本的に数学がベースとなっています。

機械学習を理解するためには数学の知識となり、微分、線形代数、基礎統計、単回帰分析の数学、重回帰分析の数学などはしっかりと押さえておきましょう。

Pythonのプログラミングスキル

AIエンジニアになるためには、AI開発言語であるPythonのプログラミングスキルを身に付ける必要があります。AIエンジニアが業務で使用するプログラミング言語にはPythonやR言語、C++などがありますが、もっともポピュラーなPythonを習得しておきましょう。

Pythonのプログラミングスキルを身に付けるためには、実際にコードを書いて、試行錯誤をすることが大切です。手を動かして学ぶことにより、学んだ知識を実際の業務でも使えるようになります。

AI開発で役立つフレームワークやライブラリの知識

AIエンジニアになるためには、AI開発で用いられるフレームワークやライブラリの知識が必要です。フレームワークやライブラリは開発を効率化するものであるため、これらの知識があると課題解決に役立ち、AI開発の時間の短縮にもつながります。

AI開発を効率化するためのフレームワークとしては、TensorFlowとPytorchが代表的です。特にTensorFlowはGoogleが開発したフレームワークであり、全世界で開発に利用されています。

出典｜参照：モデルとデータセット | TensorFlow

AIや機械学習に関する基礎的な知識

AIを利用したデータ分析にはさまざまな手法があります。特に機械学習はAIの中核であり、多くのデータ分析手法について基礎的な知識を身に付けることが重要です。適切な手法でAIを学習させることで効率的なデータ分析が可能となり、AIの成果が向上します。

ロジスティック回帰分析やクラスタリング、決定木分析などが代表的なデータ分析手法ですが、他にも多くの手法があります。複数の手法を習得することで、状況に応じて最適な手法を選択できるようになるでしょう。

AIエンジニアとして活躍するには、AIや機械学習に関する基本的な知識が欠かせません。しっかりと理解し、スキルを磨くことで業務に貢献できます。

【7選】独学でAIエンジニアになるためのおすすめ学習方法

ここまで独学でAIエンジニアになるためのステップや、AIエンジニアになるために必要とされるスキルなどを紹介してきました。それでは、スムーズにAIエンジニアとして仕事につけるようにするためには、どのような方法で学習に取り組めばよいのでしょうか。

学習方法にもさまざまな種類があるため、自分に合った方法を組み合わせながら取り組むことが大切です。ここでは、独学でAIエンジニアになるためのおすすめ学習方法を紹介していくため、どのような学習方法があるのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

参考書でAIの学習をする

AIや機械学習などに関連した書籍は多く出版されているため、それらを用いて勉強することができます。また、開発環境を構築する必要があるため、実践的なスキルを身に付けられるでしょう。

Web教材でAIの学習をする

インターネット上にはさまざまなAI学習に役立つWebサイトがあるため、手軽に学習を進められます。

また、ブラウザ上のWeb教材の場合、記載されているサンプルコードはコピー＆ペーストができるというメリットがあります。参考書を使った学習と組み合わせて、Pytonの学習を進めると良いでしょう。

勉強会でAIの動向や最新技術に触れる

エンジニア向けの勉強会はさまざまな団体が開催しているため、ネットでAIの勉強会について検索してみましょう。興味が湧いた勉強会があれば、参加してみると良いでしょう。

勉強会によってもレベルや内容が異なるため、定期的に参加するのがおすすめです。

AIを搭載する製品やサービスに触れる

AIエンジニアとして自分が働く姿が具体的にイメージできれば、学習に対するモチベーションも上がります。実際に使用してみることで、どのような技術が使われているのか考えるきっかけにもなるでしょう。

また、さまざまなAI搭載製品に触れてみて、自分が感じたことをまとめておけば、将来AIエンジニアになったときのアイデアとして使用できる可能性があります。

AIに関するイベントで新しい技術に触れる

常に黙々と勉強を続けていると、疲れてしまったりモチベーションが下がってしまったりすることもあります。また、勉強だけ続けていても最新の情報に触れる機会はありません。

そのため、AI関連のイベントに参加して、さまざまな新しい技術に触れてみることも大切です。インターネットで検索すれば、AI関連のイベントの情報も見つかります。

同じAIでも主催している企業や団体は異なるごとにその内容も変わってきます。息抜きもかねて、定期的にイベントに参加すると良いでしょう。

Kaggle等のコミュニティーで実戦経験を積む

Kaggleとは、企業などの組織とデータ分析を行うデータサイエンティストやAIエンジニアを繋げるプラットフォームです。

Kaggleではコンペなども実施されているため、コンペに参加したり、練習問題を解いたりすることで、スキルアップが図れます。また、自分よりも経験があるエンジニアと交流できるため、勉強になるでしょう。

ユーザー目線でポートフォリオを制作する

AIエンジニアに必要なスキルを学び、ポートフォリオ制作を行いましょう。

これにより知識をアウトプットし、身に付けることができます。Pythonを使ったサイトやサービスを制作して、ユーザー目線で設計し、制作意図やこだわりポイント、使用した技術と選定理由を明確に説明することが大切です。

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独学でもAIエンジニアになれる！

AIエンジニアには、さまざまな専門性の高い知識やスキルが求められますが、必要なステップを踏んで学習を進めることで着実にスキルを身に付けることができます。

ぜひ、本記事で紹介した独学でAIエンジニアになるためのステップや、AIエンジニアになるために必要なスキルなどを参考に、独学でAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

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記載されている内容は2024年09月30日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。