AI 【2022年版】AIエンジニアのスキルアップ。画像処理を学ぼう
AIエンジニアとして、まずはDeep Learningを学びましょう。Deep Learningだけでは解決できない課題も出てきますが、画像処理を用いれば解決できることもあります。AIと画像処理を組み合わせることで、精度向上も期待できます。Deep Learningの次は、画像処理を学びましょう。
2022-01
AI AI 【2023年版】AIエンジニアとしてデビューするには。ディープラーニングを学ぼう
AIエンジニアとして活躍していく上では、ディープラーニングを扱うことが最も多くなります。ここではディープラーニングと画像処理の例を説明します。まずは、ディープラーニングと画像処理の違いをしっかり押さえて、AIエンジニアとして華々しいデビューをしましょう。
AI 【2022年版】無人店舗にみるAI。解決すべき3つの課題
無人店舗のPoCが行われ市場への展開が進んでいますが、課題も多くあります。特に無人店舗は次の3つの理由からAIの課題を知ることができます。「無人店舗を使用するのは一般の人々」「費用対効果がシビア」「AIが認識する商品の多さ」から、AIのフィジビリティを測る上では、これ以上の環境はないでしょう。
AI 【2022年版】今回のAIブームは本物か？3回のブームから学ぶAIの歴史
AIブームは過去３回起きています。１回目は「推論」と「探索」、２回目は「エキスパートシステム」、３回目は現在まで続いている「ビッグデータ」と「Deep Learning」になります。AIエンジニアとして、AIブームを知ることでDeep Learningが注目されている理由を深く知ることができます。
AI 【2023年版】AIエンジニアが最初に読むべき3つの本
AIとは「今まで人がやってきたことを、コンピュータに代わりをさせること」として、企業は自動化を目指してAIを導入します。AIエンジニアは、AI、 機械学習、Deep Learningの関係性を十分に理解して、AIの開発を行っていきます。まずは紹介する3つの書籍からAIについて学ぶことが第一歩になります。
AI 【2024年版】AIエンジニアになるには！働いて気づく3つのメリット
AIエンジニアになることで得られる3つのメリットをご紹介します。AIエンジニアは一般的なシステム開発のエンジニアと比べて年収が高く、昇進のスピードも早いです。AIの仕事をしていることで周囲からも一目置かれます。また転職やフリーランスもしやすい職業になります。