独学でAIエンジニアになれる?

AIエンジニアを独学で目指す人はいる?

独学で目指す人もいる

AIエンジニアは専門的な知識やスキルが必要な職業ではありますが、市販の書籍などを利用して、「独学」でその知識を身に付けることも不可能ではありません。

実際に、高卒から独学で知識を学びAIエンジニアとして採用される人、まったくの異業種から独学で基礎を勉強してAIエンジニアに採用される人もいるようです。

AIエンジニアは働き手の絶対数が不足していることもあり、「独学OK」で採用する会社や、中にはまったく知識のない人をゼロから育成する会社というのもありますので、独学であっても挑戦できるチャンスは用意されています。

独学での学習方法は?

AIエンジニアとして働く上では、さまざまな分野の知識が必要となりますが、とくに以下の3つの分野の知識は必要不可欠といわれています。

1.プログラミングスキル(Python、C、C++など)
2.機械学習、ディープラーニングの知識
3.数学関連の知識(微分積分学、線形代数学、確率論など)

とはいえ、これらいずれにおいても、現在は教科書や参考書が多数市販されており、書籍を読むことで基本的な知識は蓄えていくことができます。

また、プログラミングや機械学習などの分野は、知識だけでなく「実践」の練習も必要となりますが、現在はWeb上の学習サイトなどを用いることで、実習形式で学ぶこともできてしまいます。

そのように市販の書籍や学習サイトを利用して、繰り返し学習を進めていくのが、現在の主流な独学方法となっているようです。

また、AIエンジニアの勉強をするにあたり、プログラミング言語Pythonの検定試験である「Python3エンジニア認定基礎試験」、ディープラーニング系の「G検定」や「E資格」など、関連する資格試験の合格を目標として勉強を進める人もいるようです。

独学意外の学習方法は?

「学校」に通って学ぶことができる

最近は「大学」、「専門学校」、「ITスクール」などで、AIエンジニア向けの学部やコースを用意する学校も増えてきており、プロの講師から体系的に学ぶこともできるようになっています。

とくに、中学生や高校生の現役のうちからAIエンジニアを目指している人の場合は、独学ではなく、大学や専門学校に進学して、基礎から学ぶケースが多いようです。

大学では学問として追及できる

大学では、AIに関する知識を、「学問」としてアカデミックに追及することができます。

大学ではその分野に明るい教授や、充実した研究設備のもと、研究活動や論文作成などに没頭することもできるため、独学では得られない経験を積めることもあります。

より深い部分の知識を学んでいけるため、将来はエンジニアというよりも「研究職」として基礎研究などに携わり、技術の高みを目指したい人にとっては、大学の学習環境は適しているといえるでしょう。

専門学校やITスクールは実践的スキルを学べる

専門学校やITスクールでは、実習形式の授業を通し、プログラミングや機械学習モデル作成など、エンジニアとしての実践的で具体的なスキルを学びやすい環境です。

専門学校やITスクールで学ぶような実践的なスキルは、努力次第では、独学でも学ぶこともできます。

とはいえ専門学校やITスクールでは、幅広く難解なAIエンジニアのスキルを、プロが組んだカリキュラムの下、体系的に学んでいくことができます。

自分一人での独学はなかなか思うように進まないことも多いため、独学が難しいと感じる人の場合は、専門学校やITスクールの力を借りてしまった方が効率のよい場合もあります。

独学のメリット

独学でAIエンジニアを目指すことのメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

<独学のメリット>
・費用が安い
・自分で考える力が身に付く
・センスや要領のよい人であれば、独学の方が学習スピードは早い
など

最大のメリットは、金銭的な面です。

独学で掛かる費用は、書籍・参考書代が数千円~1万円程度、学習サイトの月々の利用料が、無料~1000円程度です。

一方で、大学や専門学校に通うとなると、年間で100万円~150万円近くの学費が発生し、ITスクールであっても月々10万円以上の学費が掛かるスクールもありますので、独学と比べると費用には雲泥の差があります。

また、センスや要領のよい人であれば、自分で効率よく必要な知識を吸収していくため、学校での足並みを揃えた教育よりも成長スピードが早いこともあるようです。

独学のデメリット

対して、独学で目指すことのデメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

<独学のデメリット>
・何をすればいいか分からず路頭に迷いやすい、挫折しやすい
・余計な部分まで勉強し、効率が悪くなることがある
・「学歴」にならないため、対外的に示せる実績とならない
など

AIエンジニアの場合、とにかく覚える知識が広くかつ専門的です。

独学でやろうとすると、何から手を付けてよいかわからず、また急に登場する専門用語などに悪戦苦闘し、挫折してしまうことも少なくはないようです。

範囲も広い分、余計な部分まで深入りして、莫大な時間が掛かってしまう恐れもあります。

「どのように勉強すればいいかわからない」、「周りに詳しい知人などがいない」、「時間やお金の余裕はある」といった人などは、学校に通ってしまった方が確実といえるかもしれません。

もう一つ、大学や専門学校で学ぶと、卒業時に「学歴」を得ることができますが、独学の場合はどれだけ勉強をしても、それを学歴や経歴として客観的に示すことができません。

そのため、自分の知識やスキルを示すためには、別途、資格の取得などでアピールする必要もでてくるでしょう。