AIエンジニアの実務と知識がこれ１冊でしっかりわかる教科書（本）

　現在、AI関連出願の特許明細書を作成中です。特定分野の特化型AIに関するもので、その特定分野の知識が不足していたので、その特定分野の本とAI関係の本を複数借りました。良くも、悪くもAIの爆発力はすごいです。

　このうちの一冊の本を紹介します。AIとAIエンジニアという職業がわかります。AIエンジニア研究会編です。AIとAIエンジニアの仕事が俯瞰的に知ることができます。

　AIは、個人、中小企業、大企業のあらゆる層の方にとってそれぞれのレベルで利用可能です。

　学生にとってはこれからの職業として選択肢の１つになると思います。

（図解即戦力シリーズ）

書名：図解即戦力「AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書」

著者：AIエンジニア研究会

発行所：株式会社技術評論社

2021年2月10日紙版発売

2021年2月8日電子版発売

A5判／248ページ

定価2,178円（本体1,980円＋税10%）

（この本の概要）

ITエンジニアと一言でいっても職種はさまざまで，その役割とスキルは多様化かつ細分化されています。その中でもAIエンジニアは，昨今のAI分野の発展とともに，ニーズが高くなっています。ただし，AIエンジニアには高度な知識が求められること，今後も技術の発展が見込まれることなどから，敷居の高い職種といわれていますが非常に魅力度が高い職種です。本書は，AIエンジニアを目指す学生，またキャリアアップを考えているエンジニアを対象に，AIエンジニアの業界知識，業務内容，労働環境，必要な知識，心構え，キャリアパスなどについてわかりやすく解説した書籍です。

（こんな方におすすめ）

AIエンジニアを目指している学生，転身を考えているエンジニア

（本書のサンプル）

本書の一部ページを，PDFで確認できます。

技術評論社のホームページで１０ページのサンプルもダウンロードできます。

（目次）

1章　AI業界の現状と基礎知識
01 幅広く使えるAI
02 企業へのAI導入の動向
03 AI人材の需要

2章　AIエンジニアの仕事と仕組み
04 AIエンジニアってどんな人？
05 AIエンジニアと関わる人々
06 AIシステム開発の全体像を把握する
07 PMの仕事と役割
08 自社開発と受託開発
09 AIシステムの頭脳
10 AIモデルの作成とプログラミング
11 AIシステムの導入事例

3章　AIエンジニアの求人状況と働き方
12 AIエンジニアの転職市場
13 AIエンジニアの労働条件
14 AIエンジニアの学歴と年齢層
15 AIエンジニアの1日 CASE1
16 AIエンジニアの1日 CASE2
17 AIエンジニアの1日 CASE3
18 AIエンジニアの仕事とは - 総括 –

4章　AIエンジニアになるには
19 AIエンジニアに必要なスキル
20 AIスキルに必要な基礎知識
21 AIプログラミングの始め方
22 アプリケーション開発スキル
23 AIエンジニアに必要な資格とは
24 AIエンジニアになるには～学生の場合～
25 AIエンジニアになるには～ITエンジニアの場合～
26 AIエンジニアになるには～非ITエンジニアの場合～

5章　AIシステムの概要
27 AIシステムとは
28 AIシステム開発の流れ
29 AIシステムに何をさせたいのかを決める
30 AIモデルの学習
31 AIモデルの検証と評価
32 データの扱い方を考える
33 システムの規模を検討する
34 AIシステムに必要な仕組み

6章　AIモデルの構築とPoC
35 PoCの重要性
36 AIモデルの試作で「何を」分析するのか
37 データ収集で注意すべきこと
38 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する ①教師あり学習
39 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する ②教師なし学習
40 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する ③アンサンブル学習
41 AIモデルで使うアルゴリズムを検討する ④ディープラーニング
42 AIモデルの性能を検証する
43 AIモデルの性能を評価する
44 高すぎる精度には過学習を疑う
45 データが少ない場合

7章　AIシステムを作る
46 PoC終了後から製品化までの流れ
47 PoCで作成したAIモデルを本番用に改良する
48 AIシステムを構築する
49 AIシステムをテストする
50 AIモデル更新の方法を検討する

8章　AIシステムの運用51 システムの運用
52 AIシステムを監視して異常がないかチェックする
53 AIモデルの更新
54 AIシステムの苦手部分は人がフォローする

9章　AIエンジニアになったら
55 地道な経験を積もう
56 理想のデータと現実のデータを知る
57 大規模なデータを扱うにはインフラの知識が必須
58 顧客の期待値を調整する
59 ビジネススキルを身に付ける
60 最先端技術だからこそ学び続けなければならない
61 ステップアップのために

索引

AIに興味のある方にとって参考になれば、幸いです。