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AIエンジニア入門者のための講義

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

11名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
FastAPI
FastAPI
LLM
LLM
RAG
RAG
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
FastAPI
FastAPI
LLM
LLM
RAG
RAG

受講後に得られること

  • AI開発に使用される技術を学ぶ

  • 機械学習とディープラーニングの基本原理を理解する

  • LLMとRAGのユースケースと概念を理解する


🎯 講義概要

AI(人工知能)はもはや研究室の中の技術ではなく、私たちが毎日利用するサービスや産業現場で中心的な役割を果たしています。音声アシスタント、推薦システム、自動運転、医療診断、金融リスク管理に至るまで、AIはすでに私たちの生活の奥深くまで浸透しています。しかし、「AIエンジニア」という職業が正確にどのような仕事をするのか、またどのような技術や能力が必要なのかについては、依然として曖昧に感じられるかもしれません。

この講義は、AIエンジニアとしての第一歩を悩んでいる入門者のために準備されました。プログラミング言語であるPythonとデータ処理の基礎を皮切りに、機械学習の核心概念、モデルの学習とデプロイの流れ、LLMとRAGの理解、そしてFAST APIを構築してMLOpsを通じたモデル運用まで幅広く経験できるように設計されています。単に理論を羅列するのではなく、実習と実際の事例を通じて「AIエンジニアリング」という職務が現場でどのように機能しているのかを、生き生きとお伝えします。


👩‍🎓 受講対象

  • AI/データ分野に関心のある大学生、または就職準備生

  • 現在エンジニアとして働いているが、AI分野へのキャリア拡張を検討している方

  • データ分析の経験はあるが、モデルのデプロイや運用の経験が不足している方

  • 「AIエンジニアが正確に何をするのか」が気になる入門者


📚 学習目標


  • AIエンジニアの役割と必要なスキルセットの理解

  • Pythonとデータ処理ライブラリ(Numpy、Pandas、Matplotlib)の基礎習得

  • 機械学習モデルの学習からデプロイまで、パイプライン全体の経験


  • 実際のサービスでAIモデルが活用されている様々な事例の理解


📌 受講効果


  • 「AIエンジニア」という職種の実質的な役割を具体的に理解することができます。

  • 単にモデルを作るレベルを超え、データ収集 → モデル学習 → デプロイ/運用という実際のワークフローを直接体験します。

  • 実習と事例を通じて実務に近いAIエンジニアリングの感覚を身につけ、今後のポートフォリオやキャリアにも活用できる経験を得られます。

  • 急速に変化するAI産業の流れの中で、自分に必要な学習の方向性を設定し、実際のAIエンジニアとして成長するための基礎体力を養うことができます。


👉 この講義は、単に「機械学習モデルを作ってみる」というレベルにとどまらず、AIがサービス化される全過程を直接経験してもらうことを目標としています。講義を終える頃には、皆さんはAIエンジニアという職業をより現実的かつ実質的に理解できるようになり、今後どのような技術を学習すべきか、どのようなキャリアパスを歩めるのか、明確なイメージを描けるようになるはずです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIと機械学習を初めて接する入門者

  • データサイエンス・エンジニアリングに関心のある社会人、クラウドベースのAIサービスに挑戦しようとする開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基礎的なPythonプログラミング経験

  • ごく基本的な数学(線形代数・統計)の理解

  • データ分析への関心

こんにちは
Sungmin Kimです。

6,091

受講生

315

受講レビュー

157

回答

4.7

講座評価

6

講座

こんにちは。私はアメリカの大学と大学院を卒業し、専攻はそれぞれコンピュータサイエンスとデータサイエンスを学びました。現在はヘルスケア関連の企業でデータエンジニアとして働いています。日々の業務を簡単に説明しますと、AWSとAirflowを使用して毎日データを読み込み、ETLプロセスを実行しています。また、データが正常に取り込まれているかをモニタリングし、問題点や改善の余地がある場合にはプログラムを実装する業務を担当しています。データのモニタリングには、主にAWSのCloudWatchやSplunkというプログラムを使用しています。現在、業務で使用している技術はPython、AWS、SQLなどですが、最近はGCPへのマイグレーションを進めている段階であり、AWSとGCPの両方に携わっています。

2022年には、社内のデータおよびパイプラインの約80%がGCPへの移行を完了しており、BigQuery、GCS、GKEを深く扱っています。もちろん、DockerコンテナやTerraformを使用し、全般的なIaC作業も並行して進めています。

データエンジニアとして働きながら最も強く感じたことは次の通りです。毎日新しい技術が登場する中で、「今自分が使っている技術は果たして廃れてしまうのか?」「もしそうなら、その理由は何なのか?」「本当にその技術はこれで代替できるのか?」「デメリットはないのか?」そうです。これらすべての問いに対する答えを見つけるのは非常に困難に見えます。しかし、その過程を経て一つの共通点が見えてきました。深く掘り下げてみると、どれもほとんど大同小異だということです。言い換えれば、一つを徹底的に突き詰めれば、他の技術を学ぶことは非常に容易になるということです。私はこのようなメカニズムを講義でも度々お伝えしたいと思っています。皆さんと一緒に、私が現在持っているすべての知識を共有したいです。皆さんの道しるべになれるよう、最善を尽くします。

私サイモン・キムは、皆さんに楽しくて分かりやすい講義をお届けします。皆さんと絶えずコミュニケーションを図りながら、より良い人間になることをお約束します。皆さんの実力が向上していくのを見守ることは、私にとって大きな幸せです。

執筆著書:実務ですぐに使えるAWS入門

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カリキュラム

全体

24件 ∙ (4時間 35分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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