どうも、現役エンジニアのパン田（ぱんだ）です。
テックキャンプ（tech::camp）のAI入門コースを受講を考えている人のために、現役でAIを使っているぼくが詳しく解説しちゃいます！
東京の渋谷で開催されたテックキャンプAIコースの体験会にも足を運び、調べて分かりました。
未経験から高年収のAIエンジニアになるために最高のスクールです！
たとえあなたがプログラミングの未経験でも心配することはありません。
本当ならクッソハードルが高い、プログラミング未経験からのAIエンジニアへの転職。
でもテックキャンプはとにかくサポートや教材が充実なので、挫折しないように先輩から指導を受けながらAIエンジニアへの階段を登る事ができます。
ここでしっかり学ぶことでAIに仕事を奪われるのではなく、一生食える！しかも年収700万とかのビジネスマンに変身することができそうです。
では、さっそくテックキャンプのAIコースについて詳しく見ていきましょう！
テックキャンプ（TECH::CAMP）のAI入門コースって何？
テックキャンプのAI入門コースは、たとえあなたがエンジニア未経験でもAIを習得できるコースです。
基本的なAIの知識を網羅することができるので、AIエンジニアの入門としてピッタリな講座です。
ちなみに、ここで学ぶ内容だけでも
- 将来の不動産価格の予測
- 犬や猫などの画像を自動で分類
- お店の翌日の売上予測
などの高度なシステムでもあなたが開発できるようになります。これは一般のシステムエンジニアにはとても作ることはできません。
そりゃあAIに関するプログラミングを覚えれば、年収も高くなるわけです。
ちなみに！2017年8月から始まったこのコースは１番人気だそうです。
あなたが入会しよう思っても、割と満席で入会できないことも多いと思うのでご注意を！
テックキャンプではAIプログラミングの基本であるPython（パイソン）とscikit-learn（サイキットラーン）が学べる！
具体的に学べるスキルはどんなものか？
テックキャンプの公式HPによると
- Pythonを使ったプログラミングの概念と文法を理解できる
- 人工知能の原理を理解できる
- 人工知能を用いた複雑なデータの分析方法を扱えるようになる
引用元：TECH::CAMP
うーん、曖昧ｗ
そこで運営元に問い合わせたところ、この３点が学べる事がわかりました。
- Pythonというプログラミング言語の習得
- scikit-learnというPythonのライブラリの習得
- ライブラリで使われる学習モデルの理論の理解
「いやいや、これも専門用語ばっかりで意味わかんない！」ってツッコミが聞こえそうです。笑
大丈夫、一つずつ説明していきます。
Python（パイソン）とは？AIをつくる最もスタンダードなプログラミング言語
PythonはAIを作っている１番スタンダードなプログラミング言語です。
（ちなみにGoogleの検索エンジンはPythonでできています）
HTMLとかPHPとかJavaっていう言葉は聞いたことありますか？これらはすべてホームページやスマホのアプリを作るときのプログラミング言語です。
それと同じようにAIを作るときのプログラミング言語としてPythonがよく使われています。
Pythonを使えることがAIエンジニアの第一歩といえるでしょう！
ちなみにPythonエンジニアは平均年収が高い
そもそも平均年収が高めのシステムエンジニアですが、そのなかでもPythonを使えるエンジニアは年収が高いです。
これはたぶん、AIエンジニアの需要が増えているからだと思います。
ちなみに平均でも、651万円だそうです。（ひゅー高収入！）
しかも、AIエンジニアは需要に対して、できる人が限られているので、しばらくは平均年収は上がり続けるでしょう。
ということで、あなたもAIのプログラミングを覚えれば仕事をAIに奪われるのではなくて、むしろ高収入になれるわけです。
scikit-learnとは？AIの正体ともいえるPythonのライブラリ
テックキャンプで学ぶscikit-learn（サイキットラーン）について詳しく説明します。
scikit-learnはPyhonで使えるAIのライブラリです。
ライブラリというのは、データを入力するだけで複雑な計算ができる電卓のようなイメージです。
プログラムを書くときにライブラリをimportなりincludeして使うことって多々ありますよね？
それと全く同じことです。こんな風に。
意味わかんない。。
たとえば 17 x 13 x 71 = ?っていう問題を人間の頭でやろうとするとパッと計算できないよね？
これと同じで、scikit-learnは必要なデータをscikit-learnに打ち込めば、あとは勝手に答えを計算してくれる。
っていうイメージなんだよ。
プログラミング経験者には分かってもらえることが多いのですが、まったくプログラミングをやった事がないとこの説明が理解しずらいと思います。
まずは、「難しい計算はコンピューターに任せてるだけだから難しく考える必要は無い」って理解してもらえたらOKです。
微分や積分などの数学の難しい計算をあなたが開発する必要はなく、計算に必要なデータを集めてライブラリに投入するだけでじつはAIというのはある程度はできあがってしまいます。
強引ですけど、このscikit-learnのライブラリこそがAIの頭脳ともいえるのです。
むしろこのscikit-learnを使いこなせれば、あなたはAIエンジニアと名乗ってよし！と思っておいていいですよ！
scikit-learnのおかげで難しい数学や統計の勉強を知らないあなたもAIエンジニアなれるのです。
（とはいえ、知識ゼロだとだめですけど）
例えば、犬とネコの画像を１万個用意して、それをプログラミングでscikit-learnに渡すだけで畫像の分類するAIが完成します。
スゴいでしょ？
平均年収651万円！テックキャンプのAIコースは入会の価値ありです。
毎月、無料で説明会をやっていますので一度行ってみましょう。
ライブラリで使われる学習モデルの理解
scikit-learnにある学習モデルもテックキャンプAIコースで勉強します。
学習モデルの勉強というのは、どんな理論でデータからシステムが自分で学習するのか？についての勉強です。
ちょっと説明難しいですよね？整理しますね。
ライブラリはさっきも言ったようにデータを投げ込むだけで勝手に、売上を予測してくれるスゴいものです。まさにAIのコアな部分。
でもライブラリのなかにはたくさんの学習モデルというのがあります。
AIのプログラミングは、このライブラリの中にたくさんある学習モデルをあなたが選んで、そこにデータを渡すことなのです。
大工さんの道具で例えると
- ライブラリ = 道具箱
- 学習モデル = トンカチ、ノコギリ
という関係です。
大工さんでも、クギを打つならトンカチ。木を切るならノコギリというように１つの家を作るときに道具を使い分けますよね？
AIもじつはこれと同じです。
画像を分類したいならこの学習モデル、明日のお店の売上を予測したいならこの学習モデル、というのを選んで使うことでAIはできているのです。
なんとなくイメージできました？
テックキャンプAIコースを勉強したらどんなことができるようになる？
どんなものテックキャンプで勉強するのか、全体像を理解してもらえたでしょうか？
scikit-learnを使いこなすとAIを作ることができるわけのですが、それによってできるようになるのは
- コンビニの明日の売上予測がいくらか？
- もうすぐ会社を辞めそう社員が誰か？
- 売上に重要な要素がなにか？
などなど例をあげるときりがありません。
あなたの会社でも日報や出退勤の時間を記録していますよね？そのデータをもとに、各社員が辞めそうな確率を出せるのです。
辞めそうな社員をAIによってピックアップ。その対象の社員に対して、人事部が辞めないように早めにフォローする、というのが大企業の一部では導入されてます。
何千、何万人もいる社員全員を人事部がフォローなんてできませんよね？だからAIに絞り込みをさせることでこういうことが実現できるのです。
これって人事部の人間がやろうとしたら、ザックリですが100人とかの人員が必要です。
その100人分の働きをするAIをあなたが１人で作れてしまうのです。。
こんなAIを作れるなら、たしかに高収入になれるのは当たり前ですよね。
実際のサービスではどのようにAIが使われている？
身近なAIのエンジニアが活躍している例を紹介します。
日本で一番大きいネット通販サイトの楽天。楽天ではどの商品が明日に何個売れるかが分かっています。
またグルメアプリで有名なRettyでは、ユーザがアップした画像を食べ物なのか、メニュー表なのか、店内写真なのかをAIが自動で分類しています。
もとは人間が、目で確認して分類していたみたいなんですが、いまはAIが判断しています。
これはまさにAIのチカラですね。
（まさに人の仕事がAIに奪われている現場といえる）
どんな講師が教えてくれるの？
AIエンジニアで現場でバリバリな人は、残念ながらテックキャンプの講師にはいらっしゃいません。
あくまでPythonでscikit-learnの使い方を理解している人講師です。
その講師でもわからない内容の質問がでると、テックキャンプの技術顧問？的なAIバリバリの方に質問が上がって、回答を生徒に伝える。
という感じらしいです。
なので、現場でどうやって使っているか？などの質問には答えてもらえませんのでご了承を！
逆に教材の内容なら熟知しているので、丁寧に分かりやすく教えてもらうことができます。
テックキャンプを卒業してもいきなりAIのプロフェッショナルにはなれない
ここまでテックキャンプでAIを学ぶことのすごさ、可能性を説明してきました。
でも、さすがにここで学習しただけでいきなりどんな企業でも通用するAIエンジニアにはなれませんよ。
たとえばalphaGoを作って、プロ棋士に勝つ。みたいなことには残念ながらなりません。
あくまで、AIエンジニアの一歩として、データサイエンティストの第一歩としてスタートが切れる。
というところまでです。あとは就職してから実務を通してスキルアップしていきましょう。
より具体的に内容を知りたい人のために
体験会やじっさいに受講を始めてから知れば良いのですが、より具体的な内容が気になる人向けに説明しておきます。
テックキャンプAIコースでは、scikit-learnのなかでも教師あり学習、教師なし学習を学ぶことができます。
教師ありの代表的な分類と回帰
リッジ回帰、決定木、SVM、KNNなどの基本的なアルゴリズムを利用方法を学習できます。
教師なし学習のクラスタリング
k-means、DBSCANなどの昔からある方法から最近になって注目されているアルゴリズムも学ぶことができます。
強化学習は学べない
GoogleのDeepmindがつくったAlphaGoのような強化学習は、テックキャンプのAIコースには入っていないようです。
まあ、強化学習はちょっと難しいし、実務の場としてもまだそう多くはありませんので、入門としては必要ないのは納得ですね。
強化学習は、モデル自身が行った結果に対して、報酬をフィードバックすることでモデルを改善していく、というものです。
ディープラーニング（深層学習）はやらない
これもGoogleがオープンソースで公開しているtensorFlow（テンソルフロー）で有名なディープラーニングまでは学習しません。
AI＝ディープラーニングだと思っているひとはガッカリしたかも。
これもまぁ、まだ実務でディープラーニングを使う企業は少ないし、勉強するときにノートPCで動かすと、そこまで多くないデータ量でも計算時間が一気に増えるので入門としては不要なのは納得です。
ディープラーニングというのがシステムが自分自身で学習する仕組みだから、これこそAIだとも思えるのですけど、内容が難しいのでいきなりは難しすぎます。
自動車の運転でいえば、scikit-learnは基本のアクセル、ブレーキやバックで駐車をすること
ディープラーニングは、それらがハイレベルにできるからこそのドリフトや山道の走行みたいなものです。
AI入門コースの体験会のレビュー＠渋谷
ぼくパン田が実際にAI入門コースの体験コースに行ってきました。
その様子を写真付きでお伝えします。
まず渋谷の道玄坂を上がって、109よりも進んだ当たりにロイヤルホストとかモスバーガーありますよね？
あのあたりの道路の反対側です。
入り口はこんな。（OL系のお姉さん、勝手に移しちゃってごめん）
その８階にあります。
さあ、では内容をレポートします。
1.はじめにAIの可能性と、AI入門コースの説明
ちなみにこの日はぼくパン田以外に４名いました。
- すでにテックキャンプの別講座を受講している人、
- 起業していて金融関係の人、
- 大企業の経理担当（AIに職を奪われる前にAIを学ぼうとしてました）の人、
- 現役のシステムエンジニアの人
東京三菱UFJ、みずほ、三井住友がいっせいに従業員の削減を発表したことなどと絡めて、AIが現実にどんなことに使われているのかの説明をしてもらいました。
そこでAIについて理解を深めた後に、テックキャンプのAI入門コースの概要を説明です。
料金体系や何が学べるのかを教えてもらいました。
テックキャンプは独自教材を自分のペースで学習するタイプですが、けっして放置というわけではありません。
- メンターのカウンセリング
- メンタースケジュールを立てる
- 週一でメンターと面談
※メンターというのは、その期間のプログラミングの先生のこと
なので決して放置されるわけではなく、ちゃんと学習につまづきがないか？を見守ってもらうことができます。
この辺、さすがケアが手厚いなと感じますよね。
高年収で一生食えるスキルを学ぶなら！
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2.AIコースの体験会
（この写真は全部が終了してアンケートに答えたとこ）
体験会ではテックキャンプが用意しているMacを使って受講します。
テックキャンプが作っているオリジナル教材のテックマスター（TECH::MASTER）を使ったAIコースを体験しました。
IBMのワトソンって聞いたことありますか？体験のなかで、それを使ったAIの体験をさせてもらいました。
AIで実際にどんなことができるのかをMacのパソコンを動かしながら体験します。
ぼくもワトソンを使ったのは初めてだったのでとってもいい経験でした。
そして、次にPythonの基礎文法の学習です。
つまづきポイントの解説が丁寧だし、テックマスターの画面にある「講師を呼ぶ」というボタンをクリックするとすぐに講師の人が駆けつけてくれます。
そこで分からないことを質問すれば、すぐに分かりやすく教えてくれます。
このサポート体制で教われば、途中で挫折することはほぼ無いのではないかと思います。
独学でプログラミングを始める人の８割が挫折するといわれていますが、テックキャンプは口コミが良いだけあってフォローがしっかりしてます。
ぼくがAIを覚えたときは独学でした。こういうのほんとうらやましい。。
高年収AIエンジニアに！
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こんな人にピッタリ
とレビューまでしてきましたが、ぼくが考えるテックキャンプのAIコースがピッタリな人を教えましょう
あなたがコレに当てはまっているならぜひ！
- AIによって自分の仕事が奪われると心配な人
- システムエンジニア未経験からAIエンジニアを目指す人
- 数式を見ても嫌悪感がない人
- いま働いている会社のデータを活用したい人
- 高校の数三数C、大学で数学を学んだ人
社畜は嫌で、会社に捨てられないスキルが欲しいという人にはうってつけ。とにかく人手が全然足りてないのがこの業界です。
さらに向こう15年くらいで900倍になるといわれる市場です。
2017年は1000億、2030年は90兆とも
あと、高校の数三・数Cまできちんと勉強した人は向いてます。AIの学習においては数式にたいする拒否感がないなら向いてます！
あとじつは上場企業で働いているとさらに良いです。
AIを使った新規サービスを開始！というIRニュースを流せるだけで株価があがって、時価総額が数十億も増えたりします。
みんなが知る大手企業のなかには、このニュースによる株価のつり上げだけを狙ってAI関連の発表をしているところがあるとか、ないとか。笑 （本当にある）
こんな人は向いていない
逆にこのテックキャンプAI入門コースは、こんな希望で受講するとミスマッチです。
- Pythonをマスターしている人
- scikit-learnを既に学習している人
- 高校数学をまったく勉強していない人
すでにPythonが使える人は、書籍で学習したら十分です。
また、さすがに数学の理論的な話しも出てくるので、高校で数学を習った程度の知識は必要です。ベクトルとか、平均値とかね。
現場で答えてくれる先生も、バリバリのAIエンジニアなわけではなく、scikit-learnを理解しているだけですので、教材の範囲はアドバイスできても、それ以上になるとアドバイスが不可能です。
テックキャンプAIコースの料金体系は？
AIコースだからといって特別に料金が高くなってはいません。
ちなみに料金体系は
- 入会費 12万8000円
- 月額費1万2800円（初月無料）
というシンプルなもの。
だいたい２〜３ヶ月で学習できる内容だと思うので、13万〜14万3000円でAIの基本を取得できるのです。
AIが終わったあとに別講座のシステム開発やウェブ制作を学びたくなったら1万2800円を払い続ければ学ぶことができます。
ちなみに体験会のその場で入会を決めると入会金が5%オフです。
友達と一緒に入会すると10%オフです。
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その他、注意点は？
テックキャンプのサイトに、ちいさく書いてありましたコレ。
- ※渋谷校のみ教室質問可能
メンターや講師に、教室で質問ができるのは渋谷だけ。
これは東京以外に住んでいる人には痛い。。。
AIのコースは人気なのにどうやら講師が圧倒的に足りてないみたいです。
普通に働いたら年収600〜800万になるAIエンジニアだから、講師で年収400万くらいで働くわけありませんよね。。
僕ならぜったいイヤ。笑
だから講師の人はとってもありがたい存在ですね。
とりあえず無料体験しとくべき！
ごちゃごちゃいいましたけど、とりあえずAIの無料体験に申込むべきです。
実際にあなたが体験した感覚が１番正しいと思うので。
ちなみに東京の渋谷のスクールでしか無料体験ができませんのでご注意を！
人気がハンパではないので、すぐに無料体験も満席になっている状況です。
ほら(web)は空いてるのに(AI)は満席でしょ？
AI入門コースは2017年の8月から始まったのですが１番人気だそうです。
AIの関心の高さがわかりますね。
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まとめ
ということで、テックキャンプのAI入門コースの良さが分かってもらえたでしょうか？
AIエンジニアになれば高収入だと思える年収600万なんて普通です。
しかも、今後はドンドン求人が増えることが確定していて、それが向こう10年は倍々ゲームなわけです。
いま覚えておくことが、ビジネスマンとしてどれだけチャンスなのか分かりますか？
そのために15万円程度の投資ってかなり安いといえます。
こういう計算をきちんとできて、自分のスキルを高めていかないとビジネスマンとして食えなくなってしまいます。
逆にここでしっかり学ぶことで、一生に近いくらいの食えるスキルを覚えることができます。
テックキャンプはそんな力強い味方になってくれるのは間違い無さそうです。
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フリーランスのシステムエンジニアの「パン田（ぱんだ）」です。
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