私は将来AIに携わる仕事に就きたいと考えている高校生です。日進月歩で成長し続けるこの分野において、インターネットでの溢れかえる情報に飲まれ、どこから手をつけていいかわからない最中、この本に出会いましたわこの本は先人がどのような進路を経て今の職業に就いているのか、どんなスキルが必要なのか、そのために具体的にどうすればいいのかが記されており、今後決めなければならない進路について深く考えることができました。
これだけは読んでおきたい本 というのもまとめて下さったのて、それらを読みながら、長期戦になるであろうこの戦いを乗り切ろうと思います。
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機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする (AI&TECHNOLOGY) 単行本(ソフトカバー) – 2018/10/17
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機械学習エンジニアになりたい人に
機械学習エンジニアを志望する人が増えています。
採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の募集がされており、
この数は今後さらに増えることが予想できます。
しかし、採用側の話を聞くと、志望する人の大半は求める能力に達していないというミスマッチが発生しています。
これは、「機械学習エンジニア」という仕事が誕生して間もないため、
どのような能力を必要とするのかをエンジニア側が理解していないことに原因があります。
【本書の構成】
本書は「仕事編」と「実務編」の2部構成です。
「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、
その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。
「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。
また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々の
インタビューも掲載しています。
【著者紹介】
石井 大輔 (いしい・だいすけ)
株式会社ジェニオ代表取締役。
1975年岡山県生まれ。京都大学総合人間学部で数学(線形代数)を専攻。
1998年伊藤忠商事株式会社に入社し繊維カンパニーでポールスミスなどを担当。
ロンドン、ミラノでの駐在を経て、2011年ジェニオを創業。
2015年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導の下、アメリカで事業推進。
2016年、人工知能(AI)に特化した人材エージェント&受託開発のTeam AIを立ち上げる。
Fintech、医療など産業別のデータ分析ハッカソンやAI研究会を毎週渋谷で開催し、
会員5,000人の機械学習研究会コミュニティを形成。「人工知能業界著名人Twitter10選」(AI NOW)選出。
その他、『AI共存ラジオ 好奇心家族』(TBSラジオ)にてAIニュース解説役で毎週レギュラー出演するなど、
メディア出演多数。
機械学習エンジニアを志望する人が増えています。
採用数も増えており、さまざまな就職・転職サイトで「機械学習エンジニア」の募集がされており、
この数は今後さらに増えることが予想できます。
しかし、採用側の話を聞くと、志望する人の大半は求める能力に達していないというミスマッチが発生しています。
これは、「機械学習エンジニア」という仕事が誕生して間もないため、
どのような能力を必要とするのかをエンジニア側が理解していないことに原因があります。
【本書の構成】
本書は「仕事編」と「実務編」の2部構成です。
「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、
その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。
「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。
また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々の
インタビューも掲載しています。
【著者紹介】
石井 大輔 (いしい・だいすけ)
株式会社ジェニオ代表取締役。
1975年岡山県生まれ。京都大学総合人間学部で数学(線形代数)を専攻。
1998年伊藤忠商事株式会社に入社し繊維カンパニーでポールスミスなどを担当。
ロンドン、ミラノでの駐在を経て、2011年ジェニオを創業。
2015年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導の下、アメリカで事業推進。
2016年、人工知能(AI)に特化した人材エージェント&受託開発のTeam AIを立ち上げる。
Fintech、医療など産業別のデータ分析ハッカソンやAI研究会を毎週渋谷で開催し、
会員5,000人の機械学習研究会コミュニティを形成。「人工知能業界著名人Twitter10選」(AI NOW)選出。
その他、『AI共存ラジオ 好奇心家族』(TBSラジオ)にてAIニュース解説役で毎週レギュラー出演するなど、
メディア出演多数。
- 本の長さ216ページ
- 言語日本語
- 出版社翔泳社
- 発売日2018/10/17
- 寸法14.9 x 1.5 x 21 cm
- ISBN-10479815671X
- ISBN-13978-4798156712
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商品の説明
内容(「BOOK」データベースより)
本書は「仕事編」と「実務編」の2部構成です。「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、その仕事内容や必要な知識レベル、なるための勉強法、採用されるための履歴書の書き方などを解説します。「実務編」では、身の周りのAI技術や実務ノウハウ、各国の機械学習エンジニア事情について解説します。また、実際に機械学習エンジニアとして働く人やゼロから機械学習の知識を身につけた方々のインタビューも掲載しています。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
石井/大輔
Team AI代表(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
Team AI代表(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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登録情報
- 出版社 : 翔泳社 (2018/10/17)
- 発売日 : 2018/10/17
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 216ページ
- ISBN-10 : 479815671X
- ISBN-13 : 978-4798156712
- 寸法 : 14.9 x 1.5 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 229,877位本 (の売れ筋ランキングを見る本)
- カスタマーレビュー:
著者について
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石井大輔は(株)キアラの創業者&代表取締役です。(株)キアラはオフィスコミュニケーションの生産性向上AIソリューションを開発販売しています。彼は日本・中国・イタリア・英国・米国で働いた経験があり、米国の起業家ブートキャンプ500StartupsとY Combinator Startup Schoolの卒業生です。
彼は”Team AI”を1万人の機械学習エンジニアコミュニティメンバーと作りました。
“機械学習エンジニアになるための本(翔泳社)”をはじめとして、計6冊のAI関連書籍を出版。メディア出演はTBSラジオ”好奇心家族”レギュラー、Abema TV出演。
彼は伊藤忠商事でアパレル事業開発で欧州にて勤務しました。京都大学総合人間学部では数学とフランス史をダブル専攻し、1998年に卒業しました。
Profile Page :
https://linktr.ee/ishiid
カスタマーレビュー
5つ星のうち4.1
星5つ中の4.1
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トップレビュー
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2018年11月2日に日本でレビュー済み
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24人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
2019年2月20日に日本でレビュー済み
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著者によると、アプリケーションエンジニア から AIエンジニアへのキャリアチェンジを考えている人をメインの想定 読者としているらしいですが、AIエンジニアを目指そうかと考えている中高大学生、または彼らの親や進路指導をする教師にも向いていると思います。私のようにAIの有用性や、AIが普及するであろう近未来社会に興味があるというだけの非専門家にもわかりやすく書いてあります。
ベスト1000レビュアー
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機械学習というキーワードはよく聞くけど一体何から手を付けて行けば良いのか?どう情報収集し身につけて行けばいいのか?
そういった機械学習について関心はあるが、もう一歩の踏み出し方が分からない方向け。
入門のための指南書といった位置付けの本。
具体的にどんな分野なのか、情報収集はどのサイトや勉強会がためになりそうか、実際に最前線で働く人はどうやって仕事しているのか、はたまたキャリアチェンジしたい方向けの履歴書やPRの仕方などのアドバイスもある。
体系だって書かれており、2日もあれば読み終えられるので、ちょっと興味あるぐらいの方でも十分楽しめる本だと思った。
そういった機械学習について関心はあるが、もう一歩の踏み出し方が分からない方向け。
入門のための指南書といった位置付けの本。
具体的にどんな分野なのか、情報収集はどのサイトや勉強会がためになりそうか、実際に最前線で働く人はどうやって仕事しているのか、はたまたキャリアチェンジしたい方向けの履歴書やPRの仕方などのアドバイスもある。
体系だって書かれており、2日もあれば読み終えられるので、ちょっと興味あるぐらいの方でも十分楽しめる本だと思った。
2020年5月3日に日本でレビュー済み
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業界の全体図からAIエンジニアになるための就職活動、勉強方法、有名なTwitterアカウントから企業の取組まで、かなり網羅的に書かれている。全く知識のない人が読むのには良いが、エンジニアであったり、多少知識のある人が読むとある程度常識的な内容が多い。
AIエンジニアの良さを強調しているというよりは比較的客観的な文面ではあるものの、個人的にはAIエンジニアの苦労やキャリアチェンジの難しさについてもう少し書いてあると良かった。あと、AIエンジニアと機械学習エンジニアの区別等、それぞれのエンジニアの必要スキルに関する説明がふわっとしすぎて違いがわかりづらくなってしまっているため、表形式でまとめる等の工夫があった方が良かったと思う。
AIエンジニアの良さを強調しているというよりは比較的客観的な文面ではあるものの、個人的にはAIエンジニアの苦労やキャリアチェンジの難しさについてもう少し書いてあると良かった。あと、AIエンジニアと機械学習エンジニアの区別等、それぞれのエンジニアの必要スキルに関する説明がふわっとしすぎて違いがわかりづらくなってしまっているため、表形式でまとめる等の工夫があった方が良かったと思う。
2019年11月3日に日本でレビュー済み
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機械学習エンジニアになるためには?と言う内容かと思って買ったら全然違いました。途中で読むのを辞めました。