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未経験からAIエンジニアを目指すスクールAI JOB COLLE(AIジョブカレ)受講体験談その1

人工知能-AI-python-プログラミング
AIジョブカレ公式

未経験からPythonを使ったAIエンジニアを目指すAIジョブカレを受講してみた感想・体験談その1

AIジョブカレを9月から受講しています。その体験談をかいて、受講を検討している人の参考になればと思います。

 

私は、

・C++で大学時代研究や仕事をしていた(プログラミングのブランクは長い)

・現在はマーケティング系の仕事で特にプログラミングしていない

・Pythonは若干本を読んだりPyQやったり独学

という感じです。

 

なので、エンジニアではなく、マーケター枠で受講しています。

 

AIジョブカレとは?

AIジョブカレを運営している会社は、エッジコンサルティングといいます。

AI・機械学習・データサイエンスの受託開発や、AIエンジニアの人材紹介のビッグデータナビを運営している会社です。

 

社会人を相手にしたプログラミングスクールでも、大学生のメンターが付くようなところもありますが、AIジョブカレは最前線で人工知能やデータサイエンスに関わっているエンジニアが講師です。

この講師の質の高さで4ヶ月10万円の受講料は本当に破格です。

しかも、転職するとキャッシュバックされるので、実質無料です。

AIエンジニアに転職を希望する方も、最先端のエンジニアに教わった内容を今の仕事に生かしたい人も、どちらにたいしてもオススメのスクールです。

 

 

AIジョブカレの申し込み方

AIジョブカレは特に説明会を実施していません。

代わりに、検討用の動画をもらうことができます。それによってどのような授業が行われるかという様子と、コンセプトを知ることができます。

 

申し込んだ後に、受講料の10万円を振り込んで受講確定です。

受講が決まると、初回のテキストや、事前に読んでおくと良いサイトなどを教えてもらえます。

 

第1回:初回授業は、機械学習のコンセプトと最終課題

私は第4期に参加しています。講師は牧先生です。

話し口もソフトで、説明も受講生の理解度を確認しながら、それに応じて噛み砕いて説明してくれる良い先生です。

 

クラスは25人くらいで、今回から教室が拡大したということです。

講師の質と価格とサポートの相まって、申込者はどんどん増えているみたいですね。

 

受講生は、20〜40代の、AI・データサイエンス・機械学習などの新技術を習得したいと、漠然とでも危機感や向上心・好奇心を持っている人が多くいる印象です。中にはもともとPython × AIを学習したことのあるレベルの高い人もいます。しかし、ほとんどはPythonやAIについては初心者なので、横並びで気楽に進めることができます。

 

もちろん、Pythonを新たに学習したい、Java, Ruby言語のエンジニア

の人たちもいて、Slackではレベルの高い質問も繰り広げられています。こうやって、ぐんぐん先に進んでいく人を目の当たりにすると、刺激になって自分も頑張ろうって思いますね!

 

授業の形式は隔週120分の講義と課題が中心に進行していきます。

テキストは事前に送られてくるので予習をして挑むことができます。

 

また、授業で使うコードも事前に見られるのでPythonに慣れていない人、プログラミングに慣れていない人は、事前に確認して、各ライブラリの関数がどのような振る舞いをするのかを予習しておくと、授業の理解もスムースかと思います。

 

もちろん予習までしなくても、きちんと復習して内容を習得していくことが大事ですね。

 

ただ、最終課題が結構難しそう、というか、何をしたらいいのか全然わからなかったので、結構勉強が必要そうだな、と感じました。やばいです。。。

 

 

第1回もくもく会

第2回の授業の前に、もくもく会がありました。

火曜日の19時からだったので人は少なかったのですが、エッジコンサルティングのデータサイエンティストがサポートで入ってくれていました。

 

なので、作業に入る前に、実際の仕事ではどんなことをしているのか、ということを聞いてからスタートしました。IoTとビッグデータの面白い話が聞けて、ちょっと得した気分です!
私は課題をこなしていたのですが、他の人はKaggleという、データサイエンスのWeb上の競技会的なものにチャレンジしていました。この方はRubyエンジニアでPythonもコーディングはそんなに問題ないとのこと。

 

ただ、機械学習の理論を理解するには数学が必要なのが懸念みたいでした。

 

第2回講義:教師あり学習の理論とプログラムに突入

第1回はデータサイエンスがどのような場所で使われるとより良いか、みたいな課題が出たので、グループに分かれてグループディスカッションと、簡単な発表をしました。

 

授業の中ではディスカッションも織り交ぜて、参加していくことで理解を深めていく、というスタンスだそうです。関わっている仕事がエンジニアやマーケティングで大きく異なっているので、出てくる意見や着眼点が多様で面白いです。

 

また、今回から本格的にアルゴリズムの話が始まりました。

教師あり学習の回帰について。

最小二乗回帰、リッジ回帰などの基本的な回帰アルゴリズムを数学も交えて・・・

教師あり学習で問題になる過学習についてなど。

 

 

本格的に機械学習の話になってきて、説明にもグラフや数式など混ざってきました。講義のコンセプトとしても、ライブラリを使えばできる、という内容だけでなく、その本質を理解する、というのがあります。

 

そのため、モデルのくせもわかるようにしよう、と、なかなか独学ではスルーしてしまいそうな内容も、先生が強調してくれるので、とりあえず抑えないといけないことがわかります。ただ、難しい話が続くのですが講義で話を聞いているとわかったような気になるので、復習とプラスアルファが大変です。。。

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