🫵
何も知らない大学生のAIエンジニアになるための勉強法
自己紹介
情報系の学部の大学3年生のtakumi0616と申します！
フロントエンド、機械学習、生成AIに興味があり、大学で絶賛勉強中です！
ポートフォリオ↓
はじめに
私は現在、長岡技術科学大学の「機械学習理論研究室」に所属しています。まだ入ったばかりで、わからないことだらけ（pythonを少し触った程度）ですが、今後難しい内容を取り扱うことが予想されます。また、将来はAIや機械学習に関わる仕事（まだあんまり理解してない）に就きたいと考えています。そのための勉強を、本記事のシリーズで公開しながら勉強するという内容です。
学習のロードマップ
参考記事
- 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法(https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/4da02cb056646ba43b9d)
- プログラミング初心者が機械学習を1ヶ月ガチで勉強してみた〜勉強法まとめ、勉強の記録〜(https://qiita.com/tanahi69/items/8b2e4bab5c477bedd462)
- AIエンジニアに必要なスキル（https://note.com/meganekunsp/n/n6223a108508d）
おおまかな進め方
- まずはネットの記事、教材からおおまかな内容を掴む
- きちんとした参考書を読み、理論的、実践的に学ぶ
- コンペなどアウトプットのできる環境を使う
ゴール：インターンに参加する
このような流れを取りたいです。
本記事ではゴールまで細かく決めておき、次やることがわからなくなってモチベ低下に繋がらないように、最後まで計画を立てていきます。
1. ネットの記事
いくつか目星のついているものを使用します。
細かく読み解いていくわけではないので、軽く学習する程度で考えています。
以下にリンクを添付します。（増えるかもしれません）
- 機械学習入門（https://qiita.com/take_0118/items/29f8dd6e60822300338c）
- Chainer Tutorial(https://tutorials.chainer.org/ja/01_Welcome_to_Chainer_Tutorial.html)
↓知り合い等におすすめされたものです。
- MIXIの22新卒技術研修の資料(https://mixi-developers.mixi.co.jp/22-technical-training-5fc362a9dc41#b31f)
- MIXIの23新卒技術研修の資料(https://mixi-developers.mixi.co.jp/23-technical-training-20a6f610140c)
- 【完全版】NumPyの使い方を徹底解説【機械学習】(https://qiita.com/juri_engineer/items/f641870b0644d2f8d667)
2. 参考書
- pythonではじめる機械学習
- 人工知能プログラミングのための数学がわかる本
- やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
- Kaggleで勝つデータ分析の技術
- Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド
あまり多くしても怖いのでこのくらいを考えています。
3. コンペ
kaggleもしくはsignateに参加します。
最後に
これらの内容を1ヶ月でできるとこまで行きます。
研究メインで行なっているので、更新は遅いかもしれません🙇
よろしければ応援よろしくお願いします！
追記
フロントエンドや研究に関する記事も別であげているので、ぜひ見てみてください！
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