AIエンジニアになりたい方へ by Team AI Career

Transcript

1. AIエンジニアに
   なりたい方へ
   (株)ジェニオ & Team AI
   代表 石井大輔
   

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2. HELLO!
   I am Daisuke Ishii
   (株)ジェニオ 代表取締役
   Team AI Career : AI分野人材紹介
   京都大学 / 伊藤忠商事 / エニグモ
   One Traction(US) / Tech Lab Paak
   Twitter@ishiid
   TBS AI共存ラジオ 好奇心家族
   

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3. 初学者が対象
   サーバーサイドからのキャリアチェンジなど
   実務的なアドバイス
   キャリア設計 / 履歴書・面接の準備
   AI業界全体を俯瞰
   Team AI Careerは80社の採用企業情報を分析
   このセミナーの目的
   

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4. 1)前提知識
   前提知識 業界分析 準備
   

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5. AIエンジニア
   数理モデルコーディング / 入口にはオススメ / 数式・ライブラリ
   研究者
   論文読む・書く・特許取得 / 独自BlackBox / アカデミア実績
   データサイエンティスト
   仮説検証するコンサル / 経験値必要 / 今一番不足
   AI職種って何があるの？
   

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6. 日系500-1000万円
   AI人事制度ない / ベンチャー元気
   米国大手 数千万-数億円
   日本も一部で数千万円 / シリコンバレーが特殊
   外資系800-1500万円
   AI開発は本国 / 自由な社風
   AI職種の給与っていくら？
   

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7. 2)AI業界分析
   前提知識 業界分析 準備
   

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8. 医療 : 画像/電子カルテ
   包括医療データ必要 / 厚労省認可に時間かかる / L Pixel
   金融 : 予測/検知/最適化
   従来より数理モデル使用 / 自動取引 / 作業削減 / Quoine
   製造 : 画像/異常検知
   地方工場多い / 自動車産業多い / 生産性の向上/ SKYDISC
   各産業別トレンド
   

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9. 自社:大手は研究所設立
   新規参入は要件ゆるめ / データの量と質が分かれ目
   行ったり来たりも良い
   独立は受託が楽 / 自社サービスは物足りない環境の場合も
   受託:AIベンチャーの主流
   3ヶ月おきに違う産業を経験 / 常駐は意外と楽 / PFN / Xcompass
   自社サービス vs 受託企業
   

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10. 日系:国際化進んでいる
    副業・リモートも可能に / 海外の論文を読む必要あり
    英語を学ぶと有利
    フィリピン研修オススメ / DMM英会話・レアジョブで会話上達も
    外資:日本支社は現地実装
    英語必須 / ベトナム / 米国 (SoundHound)/ シンガポール
    日系 vs 外資系
    

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11. 日:べンチャー活況
    資金調達有利 / スタッフ倍増計画も / 大企業も各社参入
    中:AIは国家統制ツール
    論文数に懸賞金 / 防衛や警察が利用 / 閉じた13億人分データ
    米:IT大手がデータ独占
    世界の天才を輸入 / トランプ政権影響 / 10億人の英語圏が商圏
    日本 vs 米国 vs 中国
    

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12. 3)勉強法・応募準備
    前提知識 業界分析 準備
    

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13. Twitter
    TJO / Yuki Shinya / Takahiro Kubo
    Kaggle
    データ分析コンペ / Kernel=他ユーザーの結果を利用 / 仲間作り
    ビデオ
    Coursera / Udemy / Udacity
    オンライン勉強法
    

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14. 勉強会
    Connpass - Meetup - DoorKeeper / ML 15min! / Team AI
    勉強仲間
    Slack Group / Facebook Chat Group / 人に教えると勉強になる
    スクール
    DIVE INTO CODE / AI Academy / キカガク / 和から / 数理学院
    オフライン勉強法
    

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15. 職歴書:AI情報量を多く
    書籍 / ビデオ / Kaggle / 理系論文 / 情熱 / APIアプリ
    アプリ経験活かし有利に
    例: Javaでサーバーサイド+Pythonでロジック構築している会社など
    面接 : 数学解く事も
    英語でQ&A事例検索する / 事前技術調査 / 自力の問題解決力
    転職アドバイス
    

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16. まとめ & メッセージ
    前提知識 業界分析 準備
    

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17. AI領域は独立しやすい
    人材において需要と供給のバランスは当面悪い
    AIは一過性流行ではない
    業務改善・経費削減・売上アップ・ユーザー体験向上など効果が明確
    数学を学んでより有利に
    AI & 量子コンピューター & BlockChain どれも数学が登場
    まとめ & メッセージ
    

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18. THANKS!
    Q&A タイムです
    キャリアのご相談：www.team-ai.com
    Email : dai@jenio.co
    Twiter : ishiid
    

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