AIを仕事にしたい方必見！AI・機械学習を仕事にし、出世・転職するための方法を聞いてみました
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ส.ค. 2024
- 本日は、「現役AIエンジニアに聞く AI出世・転職ロードマップ」というテーマで前職の同僚である酒井さんに色々聞いていきます！
AI・機械学習を仕事にしていきたいと思っている方、多いと思いますが、どのように行動していけば、社内での出世、社外への転職を実現できるかイメージできていますでしょうか？
今回は、みなさんの目指していく方向性がよりクリアになり、みなさんのキャリアにとって有益な情報をどんどん聞いていきたいと思います！
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#AI出世 #AI転職 #現役AIエンジニアへインタビュー
貴重なお話が聞けてとてもためになりました！
ためになったようで良かったです！！
参考になりました なんとなーくそうじゃないかなーと思っていた部分確証とれて良かったです。ありがとうございました。
動画拝見しまして、とても貴重なお話聞かせていただきました。
社会人一年目でエンジニアをやっています。今後のキャリアとしましては機械学習エンジニアになりたいと思い、今西さんの機械学習の動画を見て自己学習を行なっています。
機械学習は統計スキルが必須だと書かれていた記事もありました。
Pythonの基礎は身に付けていますが次に行うとしたらそのまま継続して機械学習ライブラリの学習をするべきか、統計の学習どちらを優先した方がよろしいでしょうか。統計の知識は十分ではないので機械学習をやる前に統計の学習をした方が効率はいいのかなと思って質問いたしました。
そうですね、個人的に順番はどちらでもいいかなと思いますし、なんなら並行しても問題ないかなと思っています！！
統計の知識なくてもある程度の内容であれば機械学習は問題ないです！！
@@imanyu_programming ありがとうございます！
自動運転に関する仕事をしたいと考えています。Pythonを使用すると思って勉強していたのですが、メーカーのキャリア採用のページではC言語を使っていたり、Pythonとかの言語ではなく、ROSや SLAMといった技術？を重要視しているような書き方があります。この場合はC言語にシフトしたり、Pythonでも良いからそれに付随して各種技術の知識を身につける方が良いのでしょうか？
どの言語を採用しているかは会社次第ですね。
C言語を使用するかどうかはご自身のキャリア次第かと思います！
@@imanyu_programming ありがとうございます
うぷ主ではなくてすまん。
自動運転って動画解析関係(正しくSLAMとか)が関わっていて、「自動運転車を開発します」だと、今まだ発展途上段階である点が多く、特に専門に扱っている企業(トヨタ・Nvidia...etc)だと、「SLAMを利用」するのではなく、「SLAMを研究開発」します。この動画では、「CNN使用」「SVM使用」と言うレベルの話です。第2次AIブームレベルと言うレベルでは、まだ実用に耐えられますが、現在ナウな技術(第3次AIブームレベルでの新規サービス物)は、研究することになります。物体識別のYOLO系やM2Detなどの現在公開されているモデルなどの仕組みを見て勉強するまでの力が必要だと思います。
こういう分野は、PythonやC++やlinuxのコマンドなどは、普通に使えて当然の世界ですし、それプラス、数学・統計etc..も使える必要があります。
こういうレベルになると、数式がよく書かれた機械学習や統計などの本をガチで読んだ方がいいです(というか、「利用」レベルでも論文やガッツリ仕事になるとそういう本や資料読む)。
ちなみに…今現在で、SLAMについて考える真面目に必要がある企業さんって、開発している以外ないと思うだけども…
おすすめは、pythonから勉強して、統計使用・機械学習使用etc..と行くのがベストだと思う。難しい本読んでても眠くなるだけだし、手を回してみるのが一番です。ある程度進むと、速度やら求められるので、pythonからC++、cpythonやcudaだと思う(cpythonとかに行くとガチガチなので、最後の最後でいいと思う)
自動運転の仕事がしたいと思っている割には組み込み系は主になんの言語が使われていて，データサイエンスで使われる割とメジャーなライブラリのコア部分がPython以外の別言語で書かれているのも理解していなさそうで，そもそも自動運転には必須なSLAMも知らない時点で調査力がなさすぎる．論文読む力あるのか？
自動運転のエンジニアは無理だぜ，そんなレベルじゃ(そもそもプロとして食っているデータサイエンスでもその方に精通していなかったら多分務まらないレベルだと思うが)．
@@user-ln6rp5fm6j 上から目線なコメント最高やね。
今回も興味深く見せて頂きました。
いまにゅさんや、酒井さんがkaggleやsignateの課題（懸賞金が出ないタイタニックとか、ボストン住宅市場とかの課題でもいいです）に対して、どういうアプローチをして、どういう実装をしていくかや、データを見て何を考えているのか、についても動画を作って頂けると嬉しいです。ご検討頂けると幸いです
検討します！！
2人とも似すぎ笑
初めて言われました！笑
数学ってお金になる？
うんうんうるさいです。