図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書（技術評論社） [電子書籍]

図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書（技術評論社） の 商品概要

• ITエンジニアと一言でいっても職種はさまざまで，その役割とスキルは多様化かつ細分化されています。その中でもAIエンジニアは，昨今のAI分野の発展とともに，ニーズが高くなっています。ただし，AIエンジニアには高度な知識が求められること，今後も技術の発展が見込まれることなどから，敷居の高い職種といわれていますが非常に魅力度が高い職種です。本書は，AIエンジニアを目指す学生，またキャリアアップを考えているエンジニアを対象に，AIエンジニアの業界知識，業務内容，労働環境，必要な知識，心構え，キャリアパスなどについてわかりやすく解説した書籍です。
  

• 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
  

図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書（技術評論社） の商品スペック