【必見】現役エンジニアに聞く「AI学習ロードマップ」がガチでタメになりすぎる件ｗｗｗ未経験から最短でいく方法は？
https://www.youtube.com/watch?v=8jEyZPR_F2c
【動画の要約】
・Python（NumPy, pandas, matplotlib）は必須中の必須スキル
・数学（微分、線形代数、統計）から逃げるな。ライブラリを使う前に基礎を固めろ
・エンジニアリング基礎（Git, SQL, Docker）がないと実務では通用しない
・「適正」があるかどうかが一番重要。学び続けられるか？
・AIエンジニアはWeb開発やMLOpsの知識も求められる超広域戦
04:10 の「何学べばいいか」の図、保存したわｗｗｗ
NumPyとかpandasをさらっと流す奴多いけど、ここが土台だよな( ﾟД米)
>>1
乙。最近AIエンジニア目指すって奴多すぎて飽和しそうだけど、このロードマップ見ると脱落者続出しそうｗ
17:50 の「実務でできるようになるためには」って話が一番刺さった。
結局、コード書いて終わりじゃないんだよな。実戦経験積むのが最難関ってコメント欄でも言われてて草
数学（微分、線形代数、統計）が基礎とか、文系未経験のワイ絶望しててワロタ…ワロタ…
>>8
地道にやるしかないって。08:00 あたりで数学の重要性説いてるけど、ここ疎かにするとライブラリ叩くだけの「自称AI使い」で終わるぞｗｗ
コメ欄の「はじパタ」「沖本本」とか言ってるニキ、ガチ勢すぎて引くレベルで草
10:50 「データサイエンティストに必要なスキル」
レポート作成とかABテストとか、思ってたより泥臭い仕事も多いんだな（；^ω^）
>>20
そうそう。エンジニアリング能力だけじゃなくてビジネス感覚も求められるからな。
03:00 で言ってるけど、どのくらいでなれるかっていう基準が人によって違いすぎるわｗ
大学の研究室で自然にSQLとかLinux身につけたニキのコメント、自慢っぽくて草だけど
実際そういう層がライバルになるって考えると未経験転職は修羅の道やな…
GitHubの使い方がわからんって言ってたニキ、CS50のLecture0見ろってアドバイス受けててワロタｗ 親切かよ
結論：とりあえずPythonと数学から逃げずに、まずは1ヶ月継続してみようぜ！！
適正チェック（03:00〜）で心が折れなければいけるはず！(｀・ω・´)
今回のAI学習ロードマップ、かなり現実的で厳しい内容も含まれていましたが、だからこそ信頼できる内容でしたね。単に「これさえやればOK」という魔法のような言葉ではなく、数学やエンジニアリング基礎といった土台の重要性を説いている点に現役の重みを感じました。
特に印象的だったのは、「適正があるか確認する」というフェーズ。日進月歩の技術を面白がれるかどうか、これがこの業界で生き残るための最大のスキルかもしれません。コメント欄の皆さんの熱量も高く、特に研究室で鍛えられたニキたちの話は刺激になったのではないでしょうか。
独学でもスクールでも、まずは手を動かしてみることが第一歩ですね。動画で紹介されていた書籍やライブラリを一つずつ攻略していきましょう！私もGitの使い方から復習しようと思いますｗ
