【2020年】AIスクール選びの 3 つの基準!初心者でも間違わない!

【2020年】AIスクール選びの 3 つの基準!初心者でも間違わない!

これまで以上に時代の変化が速く、働き方が多様化する中で「スクールで学ぶ」という選択肢を取り、新たなスキルを身につけようとする方が増えています。

その中でも AI を学ぶためにスクールに通いたいという方も近年増えてきています。しかし、AI スクールの数も近年増えており、「AIやデータサイエンスについて学びたいがどのように AI スクールを選べばいいのかわからない」スクールに通う価値があるのかわからない」といった声をよく耳にします。

そこで今回は AI の知識が無い初心者の方向けに AI スクールを選ぶ 3 つの基準について紹介します。

ぜひ AI スクール選びの参考にしてください!

AI スクール選びの 3 つの基準

AI スクール選びの 3 つの基準は下記になります。

AI スクール選びの 3 つの基準
  • 学べる内容が自分のゴールに合っているのか?
  • 実践力を身につける事ができるのか?
  • 学習スタイルは自分に合っているのか?

AI スクールを選ぶ際には上記の 3 つを基準の質問に「はい」と答えることができるものを選びましょう。
それでは、それぞれの項目で具体的にどのようなことに気をつける必要があるのか紹介していきます。

学べる内容が自分のゴールに合っているのか?

AI・データサイエンスのスキルの幅は非常に広く、奥深いです。そのため学習を始める際には、どの領域を、どの程度詳しく学ぶのかという自分のゴールの設定を行うことが非常に重要です。

このゴールの例は AI を学ぶことを英語学習に置き換えるとわかりやすいです。

英語学習のゴール → 学ぶべき内容
  • 海外旅行で不自由なく会話できるレベル
    → ホテルでの会話や、タクシー運転手との会話などが中心
  • 友人との会話などができ、日常生活で不便がないレベル
    → 友達と話すための一般的な会話の内容が中心
  • ビジネスシーンで使えるレベル
    → ビジネス英語や英語でのメールの文章の書き方などが中心

このようにゴールが変われば、学ぶ内容も変わります。
AI・データサイエンスの学習では英語学習と比較して、より様々な学ぶ内容があります。

下記はそのスキルの一例になります。

AI・データサイエンスに関するスキル
  • プログラミング
    Python、SQL、R などのプログラミング言語
    データ操作、加工、可視化
  • 機械学習
    機械学習、ディープラーニングのアルゴリズムの理論・実装
    表 / 画像 / 自然言語 / 時系列データに特化した内容
  • 確率・統計・検定など
    確率・統計・検定などのスキル
    BI ツールの使用方法
  • デプロイ・モデルの運用
    推論環境の構築とシステム統合 : Web アプリケーション / IoT デバイス
    モデルの再学習
  • ビッグデータ
    リアルタイムデータ処理、分散処理、ETL

※ 上記は AI・データサイエンスに関する全てのスキルを表しているわけではありません。

上記のようなスキルの中から自分のゴールに合わせた内容を選択する必要があります。
将来「データサイエンティスト」として活躍することを考えている方は、上記の範囲に関して幅広いスキルが求められます。しかし、その中でも Web アプリケーションに対する知識などは深く求められません。

「機械学習エンジニア」を目指す方は上記のスキルの中でも、機械学習やデプロイ・モデル運用などにより深いスキルが求められるでしょう。

AI を搭載した試作のサービス(Web アプリケーション)を作成するレベルを目指す方は統計などのスキルは特に学ぶ必要はありません。

一般的なプログラミングスクールのように 「何か Web アプリケーションを作れるようになる。」といったシンプルな内容だけでなく、AI スクールを選ぶ際には自分が学びたい内容がカバーされているかもしっかり考慮する必要があります。

実践力を身につける事ができるのか?

AI スクールで知識やスキルを学ぶだけではなく、それを自分の実力とし、活用することができるレベルにならなければ学習することの本当の目的は達成することはできません。

実力がしっかりと付くカリキュラム、システムになっているかも AI スクールを選ぶ際に重要なポイントになります。

ポイント
  • 実力がつく演習はあるか?
  • 自分でプロダクトを作る経験はできるか?
  • 自力で問題を解決する力は身につくか?

AI を学ぶ上で実践力がつく内容であることは非常に重要です。
AI を開発する際には取り扱うデータの種類や、解決する課題に合わせて様々な試行錯誤が求められます。

その時に、自分で考え、それを実装する力が必要になります。

カリキュラムの中で自分で考える時間や演習、課題などが用意されていることは重要な判断基準になります。

学習スタイルは自分に合っているのか?

ポイント
  • 学習時間が調整可能
  • 質問ができる環境
  • 学ぶ仲間がいる

学習時間が調整可能

社会人の方は学習時間を捻出することが難しいです。AI を本格的に身につけるには少なくとも 350 ~ 800 時間以上の学習時間を要します。(学習時間はゴールや学ぶ内容やスキルの定着時間などに影響を影響を受けるため個人差は大きくなります。)

忙しい中でも勉強を継続することができるように柔軟に学習時間を確保できるタイプの AI スクールである必要があります。

e ラーニングでは、基本的に好きな時間に、自分のスピードで学習を進めることができるといったメリットがあります。

学ぶスピードは人それぞれのため、集合形式のスクールと異なり自分のスピードで学習を進めることが可能です。集合形式のスクールは自分だけ置いてきぼりということも少なからずあります。講師は受講生全体のスピードを考えながら講義を進める必要があるため、この点はある程度仕方がない部分です。

e ラーニングでは、わからなければ動画を停止することができ、わかる部分はスキップすることができます。学習効率だけを考えると e ラーニングの方が効率がいいことは確かでしょう。

質問ができる環境

特に初心者から AI を学び初めた方にとって、質問できる環境の有無は大きく勉強の効率に影響します。

プログラミングを学ぶ中で、自分一人で解決しようとすると半日かかった事が、人に聞けば 10 秒で解決するといった事がよくあります。
慣れてくると自分で解決することの能力も上がりますが、やはり最初の段階で質問できる環境は非常に重要です。

学ぶ仲間がいる

AIを学ぶにはプログラミングと数学という 2 つの大きな壁を超えなければなりません。慣れてくると自分で問題を解決する事ができますが、初心者が一人で学習を進めると、初歩段階でつまずく可能性は大きいでしょう。
また、つまずいた時に一人では学習をやめる選択肢をとってしまう可能性も大きいです。

そこで学ぶモチベーションの維持、困った時に相談することができる仲間がいることはゴールを達成するために非常に大きな要因となります。

初心者から学習を始めるには学ぶ仲間がいる環境に身を置くことも重要であることを抑えておきましょう。

ikus.ai(イクサイ): 新しい形の AI スクール

いかがでしたでしょうか。これまで紹介した基準をしっかり考慮することで、間違いないあなたに合った AI スクールを見つける事ができるでしょう。

株式会社キカガクが提供する e ラーニングプラットフォーム「ikus.ai」(イクサイ)では今回紹介した重要な基準をクリアし、学習を進める事ができる仕組みとなっています。

ikus.ai

ikus.ai の特徴
  • ゴールに合わせて学ぶ内容を選択することができる
  • 実践力を身につける事ができる演習形式のテストシステム
  • 質問できる・仲間ができる・自分のペースで学習を進める事ができる

ゴールに合わせて学ぶ内容を選択することができる

ikus.ai が提供する「AI人材育成長期コース」を受講すると、ikus.ai 上で公開されている全てのコースを無料で受講することができます。

AI人材育成長期コースとは?

長期コース

初心者から AI を搭載した Web アプリケーション開発までのスキルを身につけることができる人気コースになります。ただ学習するだけでなく、実際にアプリケーション開発を体験し、実践力を身につけることができるカリキュラムとなっています。

学べる主な内容
  • Python の基礎
  • 機械学習・ディープラーニングの基礎
  • 画像処理、自然言語処理の基礎
  • PyTorch を用いたディープラーニングの実装
  • Django を用いた Web アプリケーション開発
    など

本気でデータサイエンティストを目指すには

「AI人材育成長期コース」では、機械学習や Web アプリケーションを作成するための基本的な知識とスキルを幅広く身につける事ができます。十分な知識とスキルを身につけることができますが、本気でデータサイエンティストを目指すにはこの他にも必要なスキルが存在します。

その他の重要なスキル
  • 確率・統計・検定など
    確率・統計・検定などのスキル
    BI ツールの使用方法
  • ビッグデータ
    リアルタイムデータ処理、分散処理、ETL
  • モデルの運用
    モデルの再学習

ikus.ai では、幅広い AI、データサイエンスに関する知識を自分の必要とする領域に合わせて、追加でより深く広く学ぶ事が可能です。

他の AI スクールにはない、ゴール達成へそれぞれの受講生に合わせて提供しています。(現在上記のコースは準備中です。)

 

実践力が身につく

ikus.ai_テスト画面

ikus.ai では学んだ内容を実践できるレベルでないと合格できない独自の演習形式のテストシステムを提供しています。

数学であれば実際に計算する、プログラミングであれば実装しなければ回答できないような演習形式のテスト実践力をつけながら、自分の実力を測ることができます。

また「AI人材育成長期コース」では、学習後に自分の AI プロダクトを作成します。学んだ内容を実際に形にすることで、実力をつける事ができます。

新しい学習スタイル

チーム学習

ikus.ai では「チーム学習」と呼ばれる新しい学習スタイルで e ラーニングを進める方法を提供しています。

e ラーニングの 1 つの課題として「モチベーションの維持」があります。「チーム学習」では、同時期に受講を開始した受講生と共に学習を進めることができます。一緒に学ぶ仲間がいること、わからない部分がある場合にチームやメンターと相談することで効率よく、継続して学習を進めることが可能です。

お申し込み方法

興味のある方はまずは無料説明会にお申し込みください!
お申し込みいただくと ikus.ai や AI 人材育成長期コースに関するより詳細の情報をご提供いたします。

また、オンラインカウンセリングでは講師が担当するため、勉強に対する不安や疑問などに関してもご質問いただけます!