スタートラインに辿り着いた話
前回の記事から約半年の時を経て、今年２回目かつ今年最後の更新となりました。
現在この行を書いている時点で12月31日18時11分ではありますが、残念な事に時差というものがありまして、このブログの読者の半数の方が住まわれている日本国におきましては、既に2019年に移行されているという噂が立ってきているみたいです。
よって読む人にとっては、これが2019年に読む初めてのブログ記事になると思うので、
なんか何を気をつけたら良いか分かりませんが、気を付けて書きます。
さて、今回の記事を書く事になった理由であり、この記事の結果を先に報告すると。
バンクーバーにあるスタートアップでAIエンジニアとして1月より働く事になりました。
これは2017年の１月、セブ留学をする前の僕からしたら、これは大きな夢の一つだったかもしれません。
しかし、いざこの状況になってみると、AI分野の広さに対しての自分の理解度にがっかりしたり、新しい技術が発表されるスピード感が物凄いもので全然追いつけていない事の不安だったりと、嬉しかった瞬間は連絡を貰った瞬間からの２時間くらいで、それ以降は中々の不安にかられています。
数年後にこうなれたら良いなと思っていた状況が今、突然振ってくると割とどうしていいかわからなくなるものだと分かりました。
そんなこんなで、この記事を書くことにしました。
今回は、AIを勉強する事になったきっかけ。そこから、実際に何をどう勉強したのか、就活についてを簡単に説明します。簡単に。
あと、先に言いますが、こちらのブログ見易さなど特に意識してません。
1, AIに興味を持ったきっかけと出会い方。
興味を持ったのは、2018年2月上旬だった気がします。
私立のcollegeに入学して半年ちょっとが経った頃だったと思います。
その頃の僕は、android向けのアプリの作るって言ってイキってた頃でもあります。
ただ、自分が本当にやりたいのはandroidアプリを作る事ではないと時を同じくして気づき始めた頃でもあります。２つの気持ちが反比例的に気持ちが混ざっていました。
カナダに来て、実際にcollegeに入学してから意識してしている事の一つに、周りより早く情報を仕入れる事。もっと簡単に言えば、誰よりも早くニュースを読む事。
軽く捕捉をつけると、"周りより早く"の"周り"とか"早く"の定義は厳密じゃなくていいんです。適当で。そもそもニュースって誰からか発信されて来るものなので、そもそも誰よりも早くニュースを読むって矛盾するんですが、でも、結局それが出来ないと人と同じ事しか出来ないと言うのが僕の考えです。人と同じ事しか出来ない人間に僕はなりたくない。
と言う事で、時間さえあればニュースアプリを開いて読む。疑問や興味に思った事は調べると言うことを当たり前のようにしていました。
その中でよくニュースで見るようになったのが、AI, VR, AR, blockchainです。
一つ一つ、"何なのか"を調べまくりました。
そもそも、どういう技術をAIと呼ぶのか。プログラミング言語は何が使われているのか。また、その理由。どういう知識が必要なのか。時間をかけて勉強した先にAIエンジニア、データサイエンティストとしての需要はどのくらいあるのか。
この時にAIを選んだ自分は、今確信を持って正解だったと言えます。
2, 実際に何をいつ、どのように勉強したのか。
もし、この記事を読んでる方でAIエンジニア若しくはデータサイエンティストを目指している方がいれば、僕が当時探しても見つからなかった道しるべはここの記事にあると思います。
2018年2月~2018年4月上旬
Pythonの基礎文法勉強。
AIを勉強したいけど何から勉強すれば良いか分からない人は、まずPythonのsyntaxから勉強しましょう。
2018年4月~2018年6月中旬
カナダ、アメリカでよくあるcoding bootcampというものに通う。
僕が通ったのは、当時唯一のData Science系コースであった、Data Science Part-timeってもので、実際に勉強したのはNumpy, Matplotlib, Scipy, Scikit-learnなどを用いたものでディープラーニングは一切扱っていなかったし、自分の知識としてもディープラーニングって単語は聞いた事があるけど、何かはまじで説明出来ないというものでした。
このbootcampを通して、AIとはこういうものだ！みたいなものが理解出来たのと、インストラクターの人達は普段に普通に一般企業でデータサイエンティストで働いてるので、必要な知識のみを得られたのは大きかったと思います。
3人のインストラクターの内の１人はMicrosoftでデータサイエンティスト、また別の人は先日San FranciscoのFacebookに転職されたみたいです。
デメリットは金額が高いです。
今だから言えますが、独学でもいけます。
ただ、仮に僕がbootcampにあの当時通ってなかったら、今就職出来てなかったと思います。
2018年5月から6月中旬
Brainstationの最終課題でBlack Jackシュミレーターを作る。
これは、バンクーバーのダウンタウンにあるカジノにあるブラックジャックのルールと全く同じものを作り、自動的に何十万回とディーラー相手にしてプレーするというもの。
5百万回の結果を元に、ブラックジャックでカジノをビート出来るのかみたいなのを統計的に見るみたいなことをしました。
これが僕のレジュメにも載っている初めてのプロジェクトです。
2018年7月
初めての就活。
この時は、とにかく自分の興味ある3社だけに応募し、2/3でメールの返事を頂き、お祈りメールが１通、面接の案内が１通という内訳であります。
面接をしてもらった会社は第一志望の会社で、AIと量子コンプーターを扱っているスタートアップです。
2018年8月
路頭に迷う。
AIエンジニアになる為に次に何を勉強すればいいのか、分からなくなり勉強意欲が薄ま流が、外資系銀行勤務のエンジニアに"ただのライブラリーを使えるマンになってもいいんだぞ"と言われ火が付く。
自分は理論まで突き詰めて数式を眺めたいタイプの人間なので、その言葉にもう一息勉強頑張れとヒントを貰えたように思う。
2018年9月~2018年10月
Certificateを7個取る。
そもそもcertificateは日本で言う資格だけれど、そこまでカチッとしているものではなく授業と課題を提出して成績が80%超えていれば、全て終わった時に修了書を発行してくれるのだが、それがcertificateと言うものであります。
＊です。ます。で喋るか、フランクに字を書くかの葛藤が行われています。読みにくさや、不満はコメント欄へどうぞ。
まず、勉強したコースは。
Octaveと言う数理計算用の言語で課題をやることになります。
慣れれば苦ではなかった気がします。
それなりに、数式が出てきて理解が難しかったのは事実です。
たた、このコースをしっかり終える事ができれば達成感と共に、AI分野の雰囲気が掴めます。
その後に受講したのは。
Deep Learning Specializationは5コース含まれているのですが、話題のCNNやRNNまで扱われていて、Pythonのtensorflowとkerasで課題をやることになります。
まずは、certificateを5コース分稼ぐことにフォーカスしました。やる気を保つためにの理由以外ありません。
5コース全て終わらせるとさらに別の修了書が貰えるので、6つのcertificateをここで稼ぎました。その後必要な分野を何回も見直しています。
＊そろそろ書くのがめんど臭くなってきました。
2018年10月
上記のコースを終わらせると、AIが何でどうやって出来ていて、どう応用出来るかは分かってきます。
ただ、実際にものが作れる自信がありませんでした。
そこで、KaggleというAIのコンペティションに参加しました。
Kaggle: Your Home for Data Science
Kaggleが何かは各々で調べてください。簡単にいうとAIの研究者やAIエンジニアが腕を競い合うとこだと思ってください。
結果はまだまだでしたが、かなりの収穫がありました。
2018年11月~2018年12月
kaggleのコンペティションで何を作ったかも履歴書の載っけて応募です。
時間があれば決まるだろうってくらいは勉強してきたのですが、いざ断られると中々しんどいものがあり、今回採用してくれた会社が最後の１社で不採用になった場合は学校をやめて一旦日本に帰って作戦を練り直す予定でした。
この1年は、自分が努力出来る人間だと知れて、今まで中途半端に物事を辞めてきた自分が、これだ！と思って勉強してきた結果素晴らしい景色が見れました。
ただ、ここからカナダで永住権の申請に向けてもそうですし、エンジニアとしてもやらなければいけない事も勉強しないといけない事もあります。
シリコンバレーで研究者として働くという夢のスタートラインにようやく辿り着きました。
この量の５倍くらいは楽勝でかけるのですが、もう書きたくないので終わりにします。
何か質問あれば、お気軽にどうぞ。
bbbobbb7777@gmail.com
Bob
