【AIコース編】成長分野のハイレベ課程(注意点含む) テックアカデミーコース紹介!

 

この記事のまとめ

  • テックアカデミーのAIコースとは…
    • Pythonを用いた機械学習・深層学習について学べるコース
    • Pythonが使えることが前提なので未学習の方はNG!
    • 現役エンジニアによるマンツーマン指導
    • 最終的な目標は機械学習ライブラリを活用して、実務に近い形で学習し、社会でも具体的に使える開発技術の習得
    • 受講後には転職サポートも受けられる
    • 作品コンテストもある

 

この記事ではテックアカデミーのAIコースについて解説していきます。

他のコースやどのコースを選べばよいか気になる方は下記の記事も参照してみてください。

参考記事:テックアカデミーのオススメコースは?それぞれの目的に合わせた厳選コースをご紹介!

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そもそもAIとは


最近よく耳にするようになった人工知能AI(Artificial Intelligence)ですが、実はAIの定義は曖昧です。

専門家や研究者の間でもAIに関する確率した定義や合意はないのです。

人工知能(AI)は、大まかには「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と説明されています。

参考文献:平成28年版 情報通信白書[総務省]

超簡潔にまとめてしまえば人工的に作った人間に近い知能のコンピューターといえるでしょう。

この記事では人工知能(AI)は上記の定義で話を進めます。

また、人工知能という言葉に付随して機械学習、深層学習といった言葉も話題に上がることがありますが、実はそれぞれの言葉には包含関係があります。

人工知能 AI 機械学習 マシンラーニング 深層学習 ディープラーニング

引用:人工知能と機械学習 総務省

上図からわかるように人工知能自体は1950年代には存在していました。

近年ディープラーニング(深層学習)という技術の登場によって人工知能分野は大きく発展の兆しがみえてきました。

というのもこのディープラーニング(深層学習)という技術は、人間の思考方法を習ったものであり、人工知能の進化の中枢を担うようになったのです。

現代ではビッグデータの活用によって大量のデータをコンピューターに同期させることができるようになったのでますます人工知能は進化していくでしょう。

関連記事:【初心者必見】AIの特徴は?AIにできることは?AIエンジニアになるには?

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AIにできること・できないこと


できること

上述の機械学習や深層学習を導入することで現代ではAIができることが広がっていく一方です。

計算や分析系の単純作業や製造・物流現場でもAIは活用されています。

身近な例でいうと画像検索やSiriのような画像・音声の認識処理が挙げられ、最近ではAIとのチャットのように、人間の言語をある程度認識・処理できるようにもなってきています。

ただいずれの場合も大量のデータをもとに行うため個人がどうこうできるものではなく、企業や組織に入ってデータを扱うことが基本となるようです。

できないこと

もちろんAIも完全・完璧なものではないので、できないこともあります。

例えば絵画や作曲、文章を書くといったゼロから作り上げるクリエイティブな作業はAIはまだ不得意な分野です(作曲や絵の描き方などを学習させて創作させた事例もありますが、まだ完成された技術とは言い難いです。)

また、人の気持ちを理解することもできないので、人とのコミュニケーションなども不得意です。

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AI開発について


以下ではAI開発に関するメリットデメリットを挙げていきます。

AI開発のメリット

AI分野におけるプログラミング開発は今まさに活発に行われています。

色々な企業が人工知能の開発を競って行っており、今後はより開発競争が激化していくでしょう。

これに伴ってAIエンジニアの需要も高まってきており、求人や業務単価も非常に高いものとなっています。

また、AI導入によって業務効率化に繋がり、生産性の向上が期待できるのもメリットの1つでしょう。

AI開発は成長段階であり、将来性も十分あることからやりがいのある分野であるといえるでしょう。

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AI開発のデメリット

よく言われているのは雇用が減るという話で、例えばプログラミング業界ではAIを活用した自動コーディングソフトなどが開発されることでエンジニアの職が失われるといわれています。

ただこれは雇用の流動性が上がるのみで失職した人は他の職や新しい職についていくだけなので、一時的なものではあると思われます。

また、AIエンジニアに求められるスキルは高く、安易に学習が済むものではないでしょう。

また進化が早い分、AIエンジニアは最先端のAI技術を積極的に学習し続ける必要があるでしょう。

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AIコース概要


テックアカデミーのAIコースではAI(人工知能)の構築で用いられるPythonというプログラミング言語を用いながら、機械学習・深層学習を短期間で学習できます。

現役エンジニアがパーソナルメンターとして一対一で助けてくれるので、独学での勉強に不安がある方や未経験者でも安心して学習できるコースとなっています。

関連記事:Pythonの特徴は?Pythonにできることは?Pythonを学べるスクールは?

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カリキュラム紹介


以下ではテックアカデミーのAIコースにおける具体的なカリキュラムについて紹介していきます。

AIコースではAI構築に欠かせないPythonに関する学習を効率的に進めることができます。

はじめに測られる各個人の実力をもとに、もっとも効果的で無駄のないトレーニングメニューを設定されます。

パーソナルメンターのメンタリングとオリジナル学習システムで目標到達まで最短距離で進みます。

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学習の流れ

具体的な学習の流れとしては

  1. カリキュラムを読む
  2. コードを書く
  3. わからないことを質問する

となります。

①カリキュラムを読む

まずはオンライン上のオリジナルテキストを読みながら実践的な学習を進めます。

教科書は現役エンジニアが作成したテックアカデミー独自の教材なので質も保証されています。

最新情報を載せるためにオンライン上で日々内容がアップデートされるのも特徴です。

②コードを書く

次にアマゾン社が提供するAWS Cloud9というツールを使用して、実際にコードを書く段階に移ります。

知識を学ぶインプット作業だけでなく手を動かすアウトプット学習によってより実践に近い開発を学びます。

またAWS Cloud9を使う理由には、Webブラウザだけあれば開発環境の構築なしですぐに実践可能でかつ、コードをメンターと共有できるといったことが利点として挙げられます。

③わからないことを質問する

自習していて不明な点や疑問点が湧いてきたら、チャットを使ってすぐに質問することが可能です。

オンラインで毎日15時~23時に現役エンジニアが素早く回答してくれます。(なかには1分で回答が返ってくることもあるようです)

独学だけだと疑問点が出た時に一人で悩む時間が長くなる(数時間~数日に至るまで)ことが多々ありますが誰かに質問できるという環境があるだけで学習効率は飛躍的に向上します。

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身につくスキル

実務に近い形で学習し、機械学習のライブラリを使って実装をすることで社会でも通用するスキルが身に付きます。

具体的なスキルとして以下の5点が挙げられます。

  • 予測モデルの作成(教師あり学習・回帰)
  • 年齢別にクラスタリング(教師なし学習)
  • Amazonレビューを評価分析(自然言語分析)
  • 手書き伝票の画像認識、数値計算(画像認識、深層学習)
  • オリジナルAIの構築

また、こうしたスキルを身につけることでフリーランスとして活躍することも可能です。

具体的な仕事には業務委託で遠隔ロボットの制御に関与するAIロボットのシステム開発や、AI関連技術のコンサルタントがあります。

週5常駐の案件は多いですがその分給料はかなり高く、月に80万円もらえる仕事ばかりです。

参考サイト:フリーランススタート AIエンジニア(人工知能)の求人・案件

ちなみに教師あり/なし学習の違いについては以下の画像が端的でわかりやすいので参考にしてみてください。

教師あり学習 教師なし学習 違い

引用:日経XTREND 【AI基礎講座】「教師あり」と「教師なし」の違いが言えますか?

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学習内容

AI(人工知能)に関する学習はもちろんのこと、付随して必要となる様々な知識も身に着けることができます。

具体的に学習・利用する言語やサービスの内容を以下に示していきます。

  1. 事前準備(必要な知識やツールの用意、カリキュラム説明)
  2. Pythonの基礎
  3. 機械学習で用いられる数学
  4. 回帰モデル
  5. 分類モデル
  6. クラスタリング
  7. 機械学習の実践
  8. ディープラーニングの学習・実践

この流れで学習していきます。

この中でいくつかピックアップして説明していきます。

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Python

プログラミング言語のPythonは近年注目されている言語であり、特に人工知能を開発するための主要言語として活用されています。

この言語の特徴としてはシンプルで覚えることが少なく、ライブラリも豊富であることが挙げられる。

シンプルな構文でありながら一行で複雑な処理をすることも可能であり、研究分野での機械学習だけでなくゲームやアプリケーションの開発まで様々なところで活用されています。

回帰モデル

与えられたデータをもとに、目的とする値を予測するものです。

教師あり学習の回帰問題を解くアルゴリズムと表現できます。

扱うデータの規模によって解析方法は異なり、SGDやLASSO、ElasticNetといったものが挙げられます。

分類モデル

与えられたデータがどのクラスに属するかを判別するものです。

教師あり学習の分類問題を解くアルゴリズムと表現できます。

扱うデータの規模によって解析方法は異なり、SGDやカーネル近似、Linear SVC、k近傍法が挙げられます。

クラスタリング

与えられたデータを、特定の規則に則って分けるものです。

教師なし学習のクラスタリング問題を解くアルゴリズムと表現できます。

いくつのクラスタに分けるかといった基準に応じた様々な種類のクラスタリング方法が存在し、KMeansやスペクトラルクラスタリング、MeanShiftなどがあります。

実践

機械学習に関するライブラリを活用することで、プロ野球選手の年防を予測する回帰モデルを作成したり、Amazonのレビューを評価分析させたり、手書きの数字を画像認識させたりすることが可能となります。

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使用するライブラリ

テックアカデミーAIコースではプログラミング言語としてPythonを用いるのでPythonのライブラリを活用します。

AIコースでは世界的にもAI分野で使用されている4つのライブラリを使用します。

  • Pandas
  • scikit-learn
  • Keras
  • TensorFlow

以下で1つずつ解説していきます。

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Pandas

PandasはPythonの代表的なライブラリの1つで、データの集計・分析に利用されています。

多様な型のデータを扱うことができ、データの加工や解析をするための関数が多く、高速で柔軟性があるため非常に使い勝手のよいライブラリです。

scikit-learn

Pythonで書かれた、誰でも無料で使える機械学習ライブラリで、回帰分析やクラスタリングなどで使用されます。

多くの機械学習アルゴリズムが実装されているにも関わらず文法は統一されたものが多く、初心者にも利用しやすいライブラリとなっています。

Keras

Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリで、画像やテキストデータなどの分析で用いられます。

ニューラルネットワークライブラリ:機械学習、ディープラーニングなどの実装をサポートするソフトウェア群のこと

Kerasを使用すると、ディープラーニングのベースである数学的理論部分をゼロから開発せずに短いソースコードで実装することができます。

このため簡単にコードを書くことができ、かつネットワークの構築も簡易化されているので初心者にとってもかなり使いやすいライブラリです。

TensorFlow

Googleが開発・無料公開している機械学習ライブラリで、画像認識や音声認識技術に利用されています。

TensorFlowは機械学習向けに開発されており、モデル構築やデプロイをクラウド上で簡単に行うことができます。

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パーソナルメンターとの学習の進め方

テックアカデミーの強みともいえる専属のパーソナルメンターが、各人の学習の目標達成まで徹底サポートします。

  1. 受講目的をヒアリングして個人に合った目標設定
  2. 学習の進捗に合わせた宿題
  3. 最終課題のディープラーニング分野まで徹底サポート

以上の3点を1つずつ解説していきます。

受講目的をヒアリングして個人に合った目標設定

マンツーマンメンタリングの初回にカウンセリングを実施し、本人の力に合わせてカリキュラムが構成されます。

専属のメンターがあなたの目標や目的に合わせて徹底的にサポートしてくれます。

また初回のカウンセリング以降、週に2回のマンツーマンメンタリングが1回30分で受けられます。

ビデオチャットで画面共有して、メンターさんからその場でコードの添削を受けることなども可能です。

学習の進捗に合わせた宿題

カリキュラムの進捗やレベルに合わせて、メンタリングの度に専属メンターから宿題を課されます。

学習スケジュールの管理や調整もメンターが行ってくれるので余計な心配はせずに課題に集中して取り組むことができます。

そして回数無制限で課題のレビューを受けることができるので完全に理解できるまで学習を繰り返すことができます。

最終課題のディープラーニング分野まで徹底サポート

最終的な課題である手書き伝票の数字を画像認識するAIの制作段階においてもメンターに質問することは可能であり、最後までサポートを受けられることがわかります。

これは他のプログラミングスクールにはない強みといえるでしょう。

ただ最後の課題は自分の能力だけで、自走力をもって解決することをおすすめします。

エンジニアとして生きていくには自走力をもって自らの力で開発しきることも求められるためです。

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転職サポート

テックアカデミーのAIコース受講後に、テックアカデミーキャリアというサービス経由で転職活動を行うことができます。

テックアカデミーキャリアは受講生限定の転職サポートサービスであり、受講生であれば無料で登録できます。

このサービス経由で企業やキャリアカウンセラーからオファーがくるのでそこから転職活動につなげることができます。

参考記事:【受講者は無料】テックアカデミー キャリアで転職の近道!サポート内容や受講方法を解説

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コンテストの存在

テックアカデミーでは受講後は自分の作品や成果をもとに応募するコンテストがあります。

第一線で活躍するプロに最終的な成果を評価してもらうことができます。

同士達と切磋琢磨しあって、受賞を目指し、最終成果のブラッシュアップを通して更なる実力を養成しましょう。

ちなみに最優秀賞を獲得するとテックアカデミーのコースを追加で1つ無料受講できる権利が与えられます。

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料金


料金の概要

テックアカデミーには3つのプランが存在しています。

引用:テックアカデミー

下記が各プランごとにおける税込みの料金表です。

8週間 12週間 16週間
社会人 209,000円 259,000円 309,000円
学生 179,000円 209,000円 239,000円

テックアカデミーAIコースは最短2か月で学習でき、その場合約20万円かかるようです。

※最近コースが改訂され、4週間プランは無くなりました。

一週間に確保できる学習時間の目安に合わせてプランを選ぶのも1つですし、メンタリングの回数をもとに判断するのもよいでしょう。

参考記事:テックアカデミーの料金って安いの?他のスクールと徹底比較してみた!

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第四次産業革命スキル習得講座認定コースの特別割引

テックアカデミーのAIコースは経済産業省から第四次産業革命スキル習得講座に認定されており、厚生労働省指定の給付金制度の対象となっております。

これによって条件を満たすことで受講料を50%~70%キャッシュバックされることが可能となっております。

詳しくはこちら:テックアカデミー 専門実践教育訓練給付金_資料

注意点

初めに申し込んだプランの期間よりも延長して学習することは可能ですが、その場合割高になってしまいます。

例えば8週間プランで申し込んだが、4週間追加して計12週間学習したという場合、12週間プランよりも高い金額となるということです。

したがって申し込むときには自分が週に確保できる学習時間や学習のペースをよく考慮してからどのプランにするか決めましょう。

参考記事:テックアカデミー の受講期間の決め方!4週間プランは働きながらは受けられない!?

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割引について

テックアカデミーには以下の割引制度があります。

  1. 学割
  2. トモ割!
  3. 先割
  4. 説明会動画視聴後割引
  5. 期間限定イベント
  6. コンテストで入賞する
  7. セット割
  8. (ウケ放題コース)

ただし②~④の割引制度は併用はできないので注意が必要です。

詳しく知りたい方は以下の記事もご覧になってみてください。

参考記事:【知って損なし!】テックアカデミーの受講料金を安くする方法8選!

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こんな人におすすめ


  • 人工知能を実践的な課題を通して理解したい方
  • 機械学習ライブラリを用いて実装をしたい方
  • AI関連のスキルを身につけて高収入を得たい方

以下で1つずつ解説していきます。

ちなみに全くの初心者にはお勧めできません。

AIコースに関してはPython3の理解がある前提のコースであるため、公式サイトでもPythonの学習経験者のみの受講を推奨しています。

ちなみにPythonコースとAIコースをセットで受講するとセット割が適用されてお得になるので、未経験者や初心者はこのセットコースを受講するのをおすすめします。

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人工知能を実践的な課題を通して理解したい方

近年話題になっている人工知能について学習したい方や、実践的なプログラミング教養を身につけたい方は必見です。

AI開発の知識をもっている事はこれからAIが発展していく時代の中で必ず役に立つでしょう。

機械学習ライブラリを用いて実装をしたい方

Pythonの豊富な機械学習ライブラリを用いてAI関連のソフトを実装したい方におすすめです。

ある程度プログラミング学習を進めてきた中で機械学習・深層学習を行えるソフトを開発したいという方、教養としての学習だけでなく実践して成果物を残したいといった方にもおすすめします。

具体的な社会の動きや人の動きのデータ分析をもとに、未来を予測することができればビジネスとしても成功確率が上がるので、AI開発スキルはかなり実用性が高いともいえます。

AI関連のスキルを身につけて高収入を得たい方

AI関連のスキルを身につけて自らの市場価値を高めていくことで高収入を狙いたいといった方にもおすすめです。

しかしこれは長期的で戦略的な行動を要します。

そもそもAI開発では大量のデータを扱うことが前提であるため、一個人がぽっと出てきてAIエンジニアになるのはほぼ不可能と言えるのです。

したがってまずは企業に入って企業が保有している貴重なデータを活用して開発を行い、AI業務に継続して携わることが一番近道であると考えられます。

テックアカデミーでは受講後に無料で転職相談を受けることができるのでぜひ活用してみてください。

参考記事:【受講者は無料】テックアカデミー キャリアで転職の近道!サポート内容や受講方法を解説

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まとめ


AIはこれから発展していく分野であるがゆえに、エンジニアの数も少ないためチャンスは多く転がっています。

しかしその分参入障壁は高く、初心者がすぐにAIエンジニアになれるものではないです。

初心者の方はまずは5年ぐらい先を見据えて、それに向かってPythonのような言語を学習しつつ企業で実務経験と実績を積むことが大事であります。

テックアカデミーAIコースはPythonを学習しているのが前提なので、まだPythonを学習していない方はPythonとAIコースをセットで受講するのがおすすめです。

セット割にもなるので、AI開発を見据えて未経験者からエンジニアになりたい方はこのセットコースをぜひ選択してほしいです。

いずれにせよ興味があるならまずは無料相談をしてみるのをお勧めします。

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ちなみに公式サイトにある無料説明会動画を見た後、一定期間内にコースに申し込むと1万円の割引がされるので興味のある方はなるべくその期限内に申し込むとお得です。

 

以上、テックアカデミーのAIコースについて紹介しました。