会計士AIエンジニア化計画
はじめに
とはいったものの目指す到達レベル次第では色々違いますが。
ひとまず割とまともなAIスタートアップ等にインターンとして入れるくらいになるぐらいのレベル感のロードマップを書いていきたいと思います。
巷だと、"ちょうどいい"レベルになるくらいのロードマップが少ないと思いこちらを書いています。
最近ではAIコンサル人材は、PoCメインで業務理解→AI系API叩いていじいじorプロンプトマシーンが主流だと勝手に思っています。
そんなAIコンサルではなく、AIﾁｮｯﾄﾜｶﾙ人材になるにはどうしたら良いかを書いていきます。
自動化先じゃねーのかよというのはさておき。
順番を書くとpython理解→ヨビノリ→pytorch実装→深層学習理解→応用
が良さげかなと思っています。
私自身は、深層学習やプログラミング等に会計士試験に費やした時間の少なくとも5倍以上は費やしています。
質問がある方やお仕事等依頼などある方は遠慮なさらずDMに送ってください。
ちなみに画像はAIで作りました。
ロードマップ
早速ですが大きく分けて以下があります。
・python理解
・深層学習理解
・実装&応用
python理解はprogate→Youtube見て弄ってもらうのが一番良いかと思います。
progate↓
Youtubeおすすめは↓
次に、深層学習理解ですが、
https://www.youtube.com/watch?v=s5_Pk3CjhNA&t=3s
ここら辺が良いです。
本だとオライリーのゼロから作るがおすすめです。PDFだとgoodnotesで書き込みができるので、kindleで買わずオライリーのサイトでPDFで書いましょう。
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
続いて実装&応用ですが
UdemyのPyTorchによる深層学習入門がおすすめです。
ただ、1,800円とかセールの時に買いましょうね。
メリットは
・動画であること
・環境構築が不要←超大事
・わかりやすい
です。
深層学習のライブラリとしてはpytorchで書くことがほとんどです。(tensorflowで書く人はそこまで多くないですし、pytorch書ければtensorflow書けます)
続いて、書籍で勉強します。
こちらの本がおすすめです。
こんなもんです。ケンタッキーフライドチキンで、骨だけ残るくらい綺麗にしゃぶりつくしましょう。
ここからは自由にAPIを叩いてみたりするのが良いかなと思います。
具体的には
画像生成やChatGPT等のLLMのAPI
最新情報等であればnpakaさんの記事をご覧になるのが良いかと
SAMなど面白いAPI
SAM2はこんな感じでSegmentationしてくれます。↓
です。皆さんだとOCR関連がちょうど一番使えそうかも？しれないです。
おすすめはAzureのOCRです。
↓記事
https://qiita.com/c-makitahiroki/items/e3e4a52eb2b92a15fd22
さらにより研究チックにやってみたいぜという方はarxivで論文を探してみるなどしてみてください。それか、もう少し簡単にやりたい方は先ほどのゼロつくを残りの2-5まで読んでみるのが良いかと思います。
2が自然言語処理、3がフレームワーク作成(pytorchみたいなやつを作る),
4が強化学習、5がDiffusionなどの生成モデルです。全部読んでコードを動かすとかなり理解が進みます。
https://arxiv.org/search/
最新研究などを日本語で見たい方はsonyのチャンネルや
Alicia solidさんの動画をご覧になってください。(attentionなど、本当にわかりやすいです。とにかくディープラーニングの世界は全部見よう）
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