AIエンジニアだけど質問ある?
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割と単価落ちてきてる話をtwでも聞くけど
それって、ただ単にろくな実績も成果もない奴らとか
スクールやオンライン講座で即席人材みたいなアホじゃなくて?
自分の周囲では落ちてる感覚が全然ないし、相も変わらず人手不足だし
提携先や関係業界も去年よりもまた一段と幅広がった感じあるだが >>200
> とても誠実で好感がもてます
ありがとうございます。 coefontっていうサイトでaiが文章読み上げるサービスやってるけど、あれって自分で作ろうと思ったら難しいの? >>202
ライブラリが発達し過ぎてるよ
マジで一行でその辺の学者が手で書いたコードより速くて正確なんだもん >>192
> 強化学習だとAIと呼んで抵抗が無いものが出来るんだな
人工知能学会そのものが、それを否定してますよ?
ほんの少しだけググったらわかるはずです。
技術者ならば、いいかげんなこと言わないようにしましょう。
あなたがコンサルとか営業とかの、人をダマす商売してるなら、
仕方ないですけどね。
「AIやりましょう!」ってのが馬鹿を騙すためのクソ営業の手口ですから。 今って第3次AIブームの山場をくだってるところだっけ?
3次まで来たんなら、そのうち第4次のブームも来るんじゃない? エージェント的にはあと数カ月でAIブーム終わるという認識だ
Pythonのインチキ教材を買うようなバカはIT業界に入っても失敗する ブームとかAIやりましょう的なノリで入らなくても
画像認識や音声認識が可能になった程度の理解でいいんじゃないの? AIというか機械学習や統計の基礎知識を学ぶための教材は、日本語に限っても無料で良質なものがたくさんある。AIブームのおかげだな。ありがたいことだ。 >>215
持ってないよ〜
でも、持っている人にも指導してるよ〜 >>216
AIといってもいろいろあるんだけど
なにやってんの? >>220
修士はあまり役にたたんと思う
遊んでいても取れる >>220
持ってないよ〜
今と違って昔は自力で学ぶしかなかったんだ
日本ではね >>222
AIエンジニアとかデータサイエンティストとかコンピュータサイエンスの修士以上の学歴が要求されないか? >>223
そもそも人がいないので、結果出せるなら学歴はどうでもいいよ
結果出せないとダメなので、いくせいとかそういうのを期待しなければだけどね AIエンジニアで結果出せるってどれ?
1 Kaggleで良いスコアを取れる
2 客あしらいが上手い
3 要件を落とし込んだモデルを作れる >>226
費用対効果が全てだよ
他のビジネスと何も変わらない 費用対効果なんて言ってるのは日本だけだよ
アメリカなんてバカみたいにコストかけて発展してるよ >>228
アホかな
費用対効果を短期と長期で区別してるんだよ
メリットないのに誰も賭けなんてしないんだよ >>229
費用対効果というのは比率を問題にしている
効率よくお金を稼ぐということ
「バカみたにコストをかけて」というのはパフォーマンスだけを追い求めている
この違いはわかるか? ここで言う「費用対効果が無い」分析とは、
金払ってデータ渡したのに、真冬にガリガリくんが売れると需給予測を建てくるような分析のことか >>233
そういうのもあるけど、服飾業界のマーケット分析して
夏にTシャツが売れるとドヤるデータサイエンティストとかの話もある 今度行くことになるAIプロジェクトで要の推論モデルの結果出てないっぽいんだけど
こういうのって出ないときはとことん出ないんでしょ?ヤバイ? >>233
> 金払ってデータ渡したのに、真冬にガリガリくんが売れると需給予測を建てくるような分析のことか
真冬にアイスクリームを売るには?
というのは有名な話だね!
もしかして知らないの? >>1
> AIエンジニアだけど質問ある?
これがそもそも馬鹿っぽいw >>235
どうやったって結果は出るんだよ
期待したものかは別だが >>236
事実としては有名だけど、データサイエンスの話で有名なのは
アイスクリームの売り上げと水難事故の関係の話じゃないの?
それとは違う話? ガリガリくんのような氷系が売れるのは夏
冬に売れるのはコタツで食べるハーゲンダッツ系
自分は母集団の分布に季節ごとの差異があることに気づかず雑な需給予測すると見誤るという例として聞いたが >>240
あーなるほど、交絡因子の話じゃなくて
サンプリングバイアスの話なのか > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw >>225
でも大学レベルの数学は分かるのですよね? >>243
大学レベルといっても千差万別なので、少なくとも高校レベルはちゃんわかるのが最低ラインだわな。 >>246
>HTML/CSSの知識は必要ですか?
全く無いと色々困るけど詳しい必要はない なぁ2019年のAIりんながテクノロジー犯罪に加担したの知ってる?むしろ知らない奴いるのがおかしいけどな >>247
学歴は情報系の大卒です。大学ではJAVAでした。大学院には行っていません。
AIエンジニアになるにはPythonと数学が必要なのですね? >>249
>学歴は情報系の大卒です。大学ではJAVAでした。大学院には行っていません。
>AIエンジニアになるにはPythonと数学が必要なのですね?
そんな感じ。あと基本的なインフラの知識とクラウドで環境構築する知識
エンジニアだと後者の方がより強く求められる
プログラミング言語は一つ覚えれば他も大体一緒なので
得意はあってもいいけど、特定の言語しかできないというように割り切らない方がいい なんでみんなそんな
人の気分でいつひっくり返されるかわからん知識ばっかり
一生懸命勉強するんじゃあ 頭悪いからじゃね?
簡単なことしかできないんだろう笑 AIって応用の幅が広いから担当者のスキルにシステム以上に依存するな
外れ会社にあたって早々に諦めたユーザー企業も多そう 費用対効果もはっきりしないしね
まぁ、それは他の技術も一緒だけども
はったりを言い難いというのはある >>249
情報系の大卒でPythonやってないということは
30歳以上かな?
いまどきの情報系新卒は皆Pythonできるぞ?
機械学習も皆できるぞ? >>250
応用情報技術者持ってないとお話にならない? >>257
資格は必須ではない
相応の知識が必須なだけ >>259
社畜になるつもりなかったので派遣やってました。
時給7000円もらってましたのでちょっと残業すると
月130万ぐらいもらってました。
その後、考えが変わって今は社畜やってまして年収900万しかありません。 >>260
時給7000円!!何を勉強すればそんなに給料が貰えるようになるのですか? >>261
統計学、機械学習、分析実務能力の3つを
勉強してください。
論文をジャーネルに投稿するぐらいまで
やるといいと思います。 >>263
>>260 とは違う人だけど、まぁ大体同じ感じ
もっと上もあるので高いと思うかは、当人次第 AIブームに乗っかってデータサイエンティストを増やすような企業はスキルを測る指標が解らないから学歴や職歴、
kaggleのスコアで人を取ってるけど、
派遣や契約社員で月100万超えてくるような案件は採用側も玄人揃いで有ることが多いし鋭利な質問を投げかけられる面談をしてくる 俺はしょーもないデータ分析勉強するくらいなら
普通に数理統計学の勉強をすべきと思う
基本は全部ここにあるし
理論的にも完璧に整備されてる分野だから >>265
kaggleってなーに?
そんなんでデータ分析能力を測るなんて
聞いたことないんだけど? 数理統計はガッツリやっとくのが吉やね
実際のデータ分析はKaggleのように分析できる状態であることを前提にできないので、現場で学ぶしかないね
Kaggleも無駄じゃないと思うけど、数理統計のようなベース知識がないのに分析だけできますってのは無理があるわな(そういう人もいるんだけど) >>268
がっつりやるって
10年ぐらいかかるぞ? >>269
どうせ終わりなんかないんだから
勉強しながら働きなよ >>269
どこまでやるかだけど
仕事で応用可能な統計学に限るならそこまで必要ないかと
教科書1冊理解して問題を全部解くということを考えると
ゼロから考えても3-4年くらいあれば十分じゃないか
もちろん線形代数や微積などは必須になるのでそれもやらなきゃならん >>268
実務経験の無いKagglerってデータは与えられるものだと思い込んでるしデータ自体を疑わない
見れば数分でゴミだと解る客が持ってきたデータを必死で時間かけて分析してるし無駄 >>1
全くの未経験45歳ですが、ちゃんと勉強してスキルを身に付ければ
IT業界に就職できますか? >>274
それは能力的に無理という意味ですか?
それとも能力以前に、会社組織として未経験の中高年を採用するはずがないという意味ですか? >>271
> ゼロから考えても3-4年くらいあれば十分じゃないか
そういう人材を求めているところには、
それでいいと思うんだけど、
どうやら時給7000円を希望しているように見えるので・・・。
一般的なデータ分析だと時給3000円前後ぐらいかな?
時給7000円もらうには何か専門性があるとか、得意な分野があるとかじゃないと。 >>278
いかなくても論文書けばいいけど?
教員に指導受けないで書ける? 適当に書いたものを論文として発表する胆力があれば大成すると思うよ >>281
アホか!
投稿して審査受けるにきまっとろうがバカw どこにいってもデータサイエンティストと名乗ってる
自信満々のバカばっかだからな
それと同じか >>288
あなたの学歴は学士?修士?博士?どれ? なんで俺のことを聞くのか?
お前が努力するだけだろ?
努力できない人? AIエンジニアは大学院の学歴を求められる。常識です。 解答がひとつじゃないプログラマー向けのテストより、
精度で採点出来るデータサイエンティスト向けのテストの方が簡単なのに、依然として学歴や経歴が採用指標になってるから自称に騙される
論文も良いけど、内容を評価できる奴が人事や営業に居るの? 殆どの会社でわかる人がいないから学歴重視なんじゃね? 就職でAIエンジニアは情報系の修士以上の学歴を要求される。 滋賀大のデータサイエンス学部見てみろ。
学部卒でも引く手あまた >>296
まじ?
竹村先生のコネが使えるとかではなく? AIエンジニアは大学院レベルの数学の知識が必要ですよね? >大学院レベルの数学
高校数学わかってれば十分
特にAIエンジニアと言いつつ、結局はただのAPI叩き屋パラメータのご機嫌伺い屋だからな
大企業なり大学なりでAIの研究の方をしてるなら別だが 高校数学で十分だけど、きちんとわかっている必要があるという
きちんとわかっている人は楽しいから、大学でも数学勉強するので
結局ね・・・ ビショップ本読んだり問題解いたりするのだと
大学院までの数学は必要
ただし実務ではほぼ必要ないと思う >>301 実際本読んだことないだろ
ビショップ本こそ、高校数学程度だぞ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています