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商品説明

＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ 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。
＜/p＞＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞・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＜/p＞＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞＜strong＞1章　AI業界の現状と基礎知識＜/strong＞＜br /＞　　01 幅広く使えるAI＜br /＞　　02 企業へのAI導入の動向＜br /＞　　03 AI人材の需要＜br /＞＜strong＞2章　AIエンジニアの仕事と仕組み＜/strong＞＜br /＞　　04 AIエンジニアってどんな人？＜br /＞　　05 AIエンジニアと関わる人々＜br /＞　　06 AIシステム開発の全体像を把握する＜br /＞　　07 PMの仕事と役割＜br /＞　　08 自社開発と受託開発＜br /＞　　09 AIシステムの頭脳＜br /＞　　10 AIモデルの作成とプログラミング＜br /＞　　11 AIシステムの導入事例＜br /＞＜strong＞3章　AIエンジニアの求人状況と働き方＜/strong＞＜br /＞　　12 AIエンジニアの転職市場＜br /＞　　13 AIエンジニアの労働条件＜br /＞　　14 AIエンジニアの学歴と年齢層＜br /＞　　15 AIエンジニアの1日 CASE1＜br /＞　　16 AIエンジニアの1日 CASE2＜br /＞　　17 AIエンジニアの1日 CASE3＜br /＞　　18 AIエンジニアの仕事とは - 総括 -＜br /＞＜strong＞4章　AIエンジニアになるには＜/strong＞＜br /＞　　19 AIエンジニアに必要なスキル＜br /＞　　20 AIスキルに必要な基礎知識＜br /＞　　21 AIプログラミングの始め方＜br /＞　　22 アプリケーション開発スキル＜br /＞　　23 AIエンジニアに必要な資格とは＜br /＞　　24 AIエンジニアになるには〜学生の場合〜＜br /＞　　25 AIエンジニアになるには〜ITエンジニアの場合〜＜br /＞　　26 AIエンジニアになるには〜非ITエンジニアの場合〜＜br /＞＜strong＞5章　AIシステムの概要＜/strong＞＜br /＞　　27 AIシステムとは＜br /＞　　28 AIシステム開発の流れ＜br /＞　　29 AIシステムに何をさせたいのかを決める＜br /＞　　30 AIモデルの学習＜br /＞　　31 AIモデルの検証と評価＜br /＞　　32 データの扱い方を考える＜br /＞　　33 システムの規模を検討する＜br /＞　　34 AIシステムに必要な仕組み＜br /＞＜strong＞6章　AIモデルの構築とPoC＜/strong＞＜br /＞　　35 PoCの重要性＜br /＞　　36 AIモデルの試作で「何を」分析するのか＜br /＞　　37 データ収集で注意すべきこと＜br /＞　　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＜br /＞　　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＜br /＞　　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＜br /＞　　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＜br /＞　　42 AIモデルの性能を検証する＜br /＞　　43 AIモデルの性能を評価する＜br /＞　　44 高すぎる精度には過学習を疑う＜br /＞　　45 データが少ない場合＜br /＞＜strong＞7章　AIシステムを作る＜/strong＞＜br /＞　　46 PoC終了後から製品化までの流れ＜br /＞　　47 PoCで作成したAIモデルを本番用に改良する＜br /＞　　48 AIシステムを構築する＜br /＞　　49 AIシステムをテストする＜br /＞　　50 AIモデル更新の方法を検討する＜br /＞＜strong＞8章　AIシステムの運用＜/strong＞＜br /＞　　51 システムの運用＜br /＞　　52 AIシステムを監視して異常がないかチェックする＜br /＞　　53 AIモデルの更新＜br /＞　　54 AIシステムの苦手部分は人がフォローする＜br /＞＜strong＞9章　AIエンジニアになったら＜/strong＞＜br /＞　　55 地道な経験を積もう＜br /＞　　56 理想のデータと現実のデータを知る＜br /＞　　57 大規模なデータを扱うにはインフラの知識が必須＜br /＞　　58 顧客の期待値を調整する＜br /＞　　59 ビジネススキルを身に付ける＜br /＞　　60 最先端技術だからこそ学び続けなければならない＜br /＞　　61 ステップアップのために＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。

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