7ヶ年計画Revise up(ver9.0)-2023開始
AIエンジニアになるための道程表（7ヶ年計画）をリバイズアップした。
谷所長殿有用な記事感謝いたします。
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title: "7ヶ年計画ver9.0"
date: "2023-10-08 12:17:00"
目的
82歳(現在75歳)までにメタバースに必要な（AIリテラシー）知識を十分身に着ける。AI分野でのSDGｓの第一人者になっていること。
目標
VRゴーグルを(予算20万円ぐらいになったら購入予定)身に着けて世界旅行やショッピングモールへと自由に動き回れるようにする。
AIエンジニアに最低限必要な知識
まずは、AIエンジニアに最低限必要な知識を大きく6つに分けて見ました。
ここでは大きく分けて6つの内容の基礎知識の全体像を把握してください。
①プログラミングスキル
- Python
- numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、TensorFlowやkeras
この中で特にpandasを使いこなせると良いです。
機械学習を行う上で、データ前処理が必須なのですが、データ前処理を行う上で便利なライブラリです。
②数学
③統計の知識
- 標準偏差、分散、確率分布、推定、検定などなど
④機械学習の基礎知識
前処理、特徴量設計、学習と評価
単回帰、重回帰分析、最小二乗法、パーセプトロン、ロジスティック回帰
決定木、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-means
ディープラーニングの実装スキル及び知識
scikit-learn
TensorFlowやKerasなどのフレームワークの知識。
scikit-learnで学習済みモデルを作るまでの流れなど。
1.データの収集とデータの前処理欠損値の補完や外れ値の削除。
2.特徴量の設計（特徴量の選択)
3.モデル開発(モデルの選択と学習）
4.モデル評価・・・交差検定、混合行列で評価など。
⑤SQLを使ってデータベースを操作する知識。
- select、insert、update、delete、where、like、limit、sum、avg、max、group by、having、order by、テーブル結合、ビュー、サブクエリ、caseなどなど。
⓺クラウドの知識
- AWSやGCPやAzureなどのクラウドインフラ回りの知識。
大きく6つもあり以外と多いなと思われたかもしれませんが、一度に全てやるのではなく、まずは①と④の2つに絞ることをお勧めします。
理由は、実際にプログラムを書き、目に見える形にすることで継続して学びやすくなるからです。
はじめに理論から入ると独学だと挫折してしまうので。
人工知能を独学で勉強するオススメの方法
必要な知識は前の節で紹介しましたが、どのようにそれらを学べば良いのでしょうか。
①から⑥を学ぶ上で、以下のような順で知識を身につけていくことをお勧めしています。
フェーズ1 pythonによる機械学習プログラミングと人工知能概論を学ぶ。
フェーズ2 機械学習プログラミング。
フェーズ3 Kaggleに挑戦。
フェーズ4 SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術も身につける。
フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作をする。
フェーズ6 教える（多分これはしないと思う）。
このフェーズごとに学んでいくことがもっとも自分自身に負荷をかけず、楽しく学ぶことができると考えています。
フェーズ1ではプログラミング初学者の方を指しております。
もし、プログラミングを初めてという方は是非フェーズ1から目を通してください。
フェーズ2では実際にフェーズ1で学んだ内容をベースに、機械学習プログラミングに関する勉強方法を説明して参ります。
既にscikit-learnを使った機械学習プログラミングを行なっている方は飛ばして頂いても構いません。
フェーズ3ではKaggleといったコンペティションを通じて実践的なプログラミングを学ぶ方法を記述しています。（これもしないと思います）
フェーズ4 機械学習をやる上で、データベースからデータを取り出すことは頻繁に行われますので、SQLの知識は必須です。ここでは、SQLの他にスクレイピング（データ収集用）、クラウドなどの技術の身につけ方を紹介します。（まずはAccessから）
フェーズ5 機械学習スキルを活用してプロダクト制作に取り掛かりましょう。このレベルまで到達した方は、プロダクトを通じて学ぶことが多いです。
フェーズ6 人に教えることで自分の分かっていなかったことが明確になることがあります。なので、友人などに機械学習を教えて自分の理解を深めることもよいでしょう。
以降、６つのフェーズごとに、どのようにこれらに取り組めば良いのか、お勧めの書籍などを紹介しながら説明していきます。
# 開発環境構築
・WSLとemacsでWebの練習問題をコピペで開発
・WEBのTopページをデザインおよび開発
・Topページ(index.html)の下でdemo.py demo.html demo.css demo.jsを開発
・各demoxx.pyデザイン、demoxx.htmlデザイン、代表.cssデザイン
・モジュール名を標準化
・モジュール一覧表を作成
- Git、GitHub設定ー協力者選定
・GitHubを勉強（バインダーのもの）
- ドキュメント計画策定
・モジュール一覧表を作成
・Pythonプログラム・ジャーナル整理
・HTMLジャーナル整理
・JSプログラム・ジャーナル整理
- 開発計画
- Python習得計画
- 実機練習
- Pythonプログラミング（コマンドプロンプトとWSL上で）
- デバッグ
- モデル構築
- Ipytonデバッグ（WSL上でJupyternotebook）それをVSCode環境下で開発（numpy,pandasの習得）
PCにIpython、Pyton、VSCode設定
- Toshiba dynabook Satellite B554/K 使用
- 開発環境下でテスト
- 逐一ブログアップ
# Git、GitHub設定ー協力者選定
- GiTHub学習
- 協力者要請
# ドキュメント計画策定
- ７ヶ年計画
- １年間のスケジュール
- ３年間のスケジュール
- 7年間のスケジュール
- 最終計画
# 読書計画
- Qiita掲載中のドキュメント精読（仕掛中）
- オブジェクト指向で何故作るのか（購入済み）
- 新しいLinuxの教科書（購入済みー実機で参照したのち熟読）
- みんなのPython（購入済みー仕掛中、早めに）
- 日経Linux（購入）
- ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装（購入済みー熟読）
- Access学習（住所録作成・MySQL Queryを中心に学習）
-英語のPaperを読める実力を身に着ける
表現英文法、日常まるごと英語表現ハンドブック
- Qiitaでコピペしたドキュメント勉強（仕掛中）
- （プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(Deep Learning)、機械学習のための数学、確率・統計）
- やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
- Ipython Interactive Computing and Visualization Cookbook（購入済みー最後に）
- その他
具体的なアドバイスとしては、以下のような点が挙げられます。
- フェーズ1では、プログラミングの基礎を学ぶことをおすすめします。Pythonの基本的な文法や、データ型、制御構造、関数などを学びましょう。また、機械学習の概要についても学んでおくとよいでしょう。
- フェーズ2では、機械学習の基礎を学びましょう。教師あり学習と教師なし学習、代表的なアルゴリズムなどを学びましょう。また、データの前処理や評価方法についても学んでおくとよいでしょう。
- フェーズ3以降は、実践的なスキルを身につけることをおすすめします。Kaggleなどのコンペティションに参加したり、自分のプロジェクトに取り組んだりして、実践的な経験を積みましょう。
また、学習の際には、以下のことに注意するとよいでしょう。
- 学習は、自分のペースで進めましょう。無理をして進めると、モチベーションが下がってしまいます。
- わからないことがあれば、調べたり、人に聞いたりして、解決しましょう。
- アウトプットをしましょう。学んだことをアウトプットすることで、理解が深まり、スキルアップにもつながります。
7ヶ年計画は、あくまでも目安です。自分のペースで、無理なく学習を進めていきましょう。
具体的な学習方法としては、以下のような方法が挙げられます。
- 書籍やWebサイトなどのテキストで学ぶ
- オンライン講座で学ぶ
- スクールに通う
- メンターから指導を受ける
自分に合った学習方法を見つけて、学習を進めていきましょう。
7ヶ年計画の再検討が、AIエンジニアとして活躍するための第一歩となります。ぜひ、このアドバイスを参考にして、計画を立ててみてください。
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私は75歳です。82歳になったとき、今のメタバースがどうなっているかAIエンジニアのリテラシーを確保するために学習目標を立てたいと思っています。
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ここからは「生成AIとの問答です」
75歳でAIエンジニアのリテラシーを確保するために学習目標を立てることは、素晴らしいことです。メタバースは、AIエンジニアにとっても重要な分野です。
以下に、82歳になったときにメタバースについてAIエンジニアとしてリテラシーを確保するために、75歳から学習するべき目標をいくつか挙げます。
メタバースの基礎を学ぶ
まずは、メタバースの基礎を学びましょう。メタバースの定義、歴史、技術、ビジネスモデルなどについて理解しましょう。
AIとメタバースの関係を学ぶ
次に、AIとメタバースの関係を学びましょう。AIがメタバースにおいてどのように活用されているのか、また、AIがメタバースをどのように発展させていくのかについて理解しましょう。
メタバースの最新動向をキャッチアップする
メタバースは日々進化しています。メタバースの最新動向をキャッチアップすることで、AIエンジニアとして常に時代の最先端を走ることができます。
具体的な学習方法としては、以下の方法が挙げられます。
書籍やWebサイトなどのテキストで学ぶ
オンライン講座で学ぶ
スクールに通う
メンターから指導を受ける
自分に合った学習方法を見つけて、学習を進めていきましょう。
以下に、具体的な学習スケジュールの例を挙げます。
1年目
メタバースの基礎を学ぶ
AIとメタバースの関係を学ぶ
2年目
メタバースの最新動向をキャッチアップする
メタバースに関するプロジェクトに参加する
3年目
メタバースに関する研究開発に取り組む
もちろん、これはあくまでも一例です。自分の学習状況や目標に合わせて、計画を調整してください。
75歳からAIエンジニアのリテラシーを確保するために学習することは、決して簡単なことではありません。しかし、継続して学習を続ければ、必ず目標を達成することができます。ぜひ、チャレンジしてみてください。
75歳からAIエンジニアを目指すのは、非常に意欲的なことです。7年間あれば、基礎から応用までしっかりと学ぶことができます。
AIエンジニアになるために必要な知識やスキルは、大きく分けて以下の3つです。
- プログラミング
- 機械学習
- データサイエンス
プログラミング
AIエンジニアは、PythonやJavaなどのプログラミング言語を使って、AIモデルを開発したり、AIシステムを構築したりします。まずは、これらのプログラミング言語の基礎を学びましょう。
AIは、機械学習の技術によって実現されています。機械学習とは、大量のデータからパターンを学習して、新たなデータに対して推論や予測を行う技術です。機械学習の基礎を学び、さまざまな機械学習アルゴリズムを理解しましょう。
データサイエンス
AIモデルを開発するためには、大量のデータを集めて分析する必要があります。データサイエンスとは、データの収集・分析・解釈を行うための技術です。データサイエンスの基礎を学び、データの収集・分析・解釈の方法を身につけましょう。
7年間でAIエンジニアを目指す場合、まずはプログラミングの基礎を学びましょう。プログラミングの基礎を身につけたら、機械学習とデータサイエンスを学び始めます。機械学習とデータサイエンスは、それぞれ独立した分野ですが、相互に関連しています。そのため、両方をバランスよく学ぶことが重要です。
また、AIエンジニアとして活躍するためには、英語力も必要です。AIの最新情報は、英語で発信されることが多いためです。英語力を身につけることで、最新のAI技術を理解し、AIエンジニアとして活躍できる可能性が高まります。
75歳からAIエンジニアを目指す場合、以下のことに注意しましょう。
- 無理をせず、自分のペースで学習を進めましょう。
- 新しいことに挑戦する意欲を持ちましょう。
- 周囲の人にサポートしてもらいましょう。
7年間でAIエンジニアを目指すことは、決して簡単なことではありません。しかし、努力と継続があれば、必ず夢を実現することができます。ぜひ、AIエンジニアを目指すチャレンジを続けてください。
以下に、75歳からAIエンジニアを目指す際に役立つ学習リソースをご紹介します。
- オンラインコース
UdemyやCourseraなどのオンラインコースでは、AIに関する基礎から応用までを学ぶことができます。自分のペースで学習を進めることができるため、忙しい方にもおすすめです。
- 書籍
AIに関する書籍は、さまざまなレベルで出版されています。初心者向けの書籍から、実践的な内容の書籍まで、自分に合った書籍を選んで学習しましょう。
- コミュニティ
AIに関するコミュニティに参加することで、同じ目標を持つ人と交流を深めることができます。学習のモチベーションを維持するためにも、コミュニティへの参加はおすすめです。
75歳からAIエンジニアを目指すあなたを、心から応援しています。
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75歳からAIエンジニアを目指すのは、非常に意欲的なことです。7年間あれば、基礎から応用までしっかりと学ぶことができます。
AIエンジニアになるために必要な知識やスキルは、大きく分けて以下の3つです。
プログラミング
データサイエンス
プログラミング
AIエンジニアは、PythonやJavaなどのプログラミング言語を使って、AIモデルを開発したり、AIシステムを構築したりします。まずは、これらのプログラミング言語の基礎を学びましょう。
AIは、機械学習の技術によって実現されています。機械学習とは、大量のデータからパターンを学習して、新たなデータに対して推論や予測を行う技術です。機械学習の基礎を学び、さまざまな機械学習アルゴリズムを理解しましょう。
データサイエンス
AIモデルを開発するためには、大量のデータを集めて分析する必要があります。データサイエンスとは、データの収集・分析・解釈を行うための技術です。データサイエンスの基礎を学び、データの収集・分析・解釈の方法を身につけましょう。
7年間でAIエンジニアを目指す場合、まずはプログラミングの基礎を学びましょう。プログラミングの基礎を身につけたら、機械学習とデータサイエンスを学び始めます。機械学習とデータサイエンスは、それぞれ独立した分野ですが、相互に関連しています。そのため、両方をバランスよく学ぶことが重要です。
また、AIエンジニアとして活躍するためには、英語力も必要です。AIの最新情報は、英語で発信されることが多いためです。英語力を身につけることで、最新のAI技術を理解し、AIエンジニアとして活躍できる可能性が高まります。
75歳からAIエンジニアを目指す場合、以下のことに注意しましょう。
無理をせず、自分のペースで学習を進めましょう。
新しいことに挑戦する意欲を持ちましょう。
周囲の人にサポートしてもらいましょう。
7年間でAIエンジニアを目指すことは、決して簡単なことではありません。しかし、努力と継続があれば、必ず夢を実現することができます。ぜひ、AIエンジニアを目指すチャレンジを続けてください。
以下に、75歳からAIエンジニアを目指す際に役立つ学習リソースをご紹介します。
オンラインコース
UdemyやCourseraなどのオンラインコースでは、AIに関する基礎から応用までを学ぶことができます。自分のペースで学習を進めることができるため、忙しい方にもおすすめです。
書籍
AIに関する書籍は、さまざまなレベルで出版されています。初心者向けの書籍から、実践的な内容の書籍まで、自分に合った書籍を選んで学習しましょう。
コミュニティ
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