これからの時代はAIエンジニアが主流！

プログラミングは文系？それとも理系？

プログラムは文法を使うので文系。

文系分野の多様な視点や柔軟性は

大きな強み。

ゲームでは、3次元があるので数学Ⅲ

や物理の知識が必要。

理系の情報系学科が多いが、実務的な

プログラミング技術のスタートは就職

後が多い。

AIエンジニアに必要な数学

AIのロジックを支える数理科学分野として、

具体的には

・機械学習

・深層学習

がある。

これらを学ぶために必要となる数学が以下に

記載した分野となる。

＜機械学習に必要な数学知識＞

①微分積分

②行列ベクトル

③確率・統計

④指数対数

⑤偏微分・合成関数の微分

＜深層学習に必要な数学知識＞

①線形代数の基礎

②数理統計学

③ベイズ推論

④集合位相

AIのために数学は必須

AIは成長産業であり、大きなチャンス

であることは間違いないが、一方で、

今、発表されている技術・製品・サー

ビスの9割以上が10年後には跡形なく

消える。

しかし、数学の知識は決して陳腐化しない。

個人にとって数学はAI以上の投資効果がある。

社会人の数学の学び直し

多忙な社会人が数学を学び直すのは簡単

ではない。

当ゼミナールでは数学だけ鍛えたいと

いう方から、AIのための数学を含めて、

プログラミング言語、

AI理論、

など

AIエンジニアに必要な基礎知識を

トータルに学びたいという方まで、

双方向オンライン授業による完全

個別指導(授業はオーダーメイド制)

を徹底的に行っている。

AIエンジニアに数学が必要な理由

AIの仕組みを理解して使うため、集めた

データを解析したり大量の計算を行ったり、

予測モデルを作ったりと、AIエンジニアの

業務には数学の知識

は不可欠である。

ただし、あまり難しくないシステム開発

(例えば、webエンジニア・システムエン

ジニアの場合、Pythonのライブラリーを

使うことで、数学の知識がなくても業務に

携わることは可能。

AIエンジニアに必要な数学以外のスキル

プログラミングスキル

AI開発には欠かせないスキルで、

機械学習の活用、人工知能の修正

などで必要。

論理的思考力

物事を順序立てて考える力のことで、

「AIを使ったシステム開発」

「データ分析」

には必要不可欠である。

英語力

AIの新しい情報は英語で発信されることが

多く、エラーの解決方法も英語で書かれた

情報であるため。

深井ITゼミナール