必要なのは「気づく」数学の力
よく「AIの世界には数学が不可欠」という文言を目にするかと思われます。
その印象は間違いではなく、実際にAIエンジニアを目指す上で数学を自由に扱える能力は大切です。
一方で、研究者になるほどのアカデミックな数学は必要ありません。
現場では、あくまでツールとして業務に落とし込める程度の数学力が求められます。
さらにいえば、業務にて数学を使う時に求められるのは「気づく」という能力で、分野でいえば「微分」と「線形代数学」が重要です。
AIエンジニアになる上で必要な数学
微分
「微分」は、簡単にいうと“傾き”を求める計算を基本とした分野で、高校2年生の数Ⅱで習う科目です。
AIにはデータの法則性を見出し、新しい可能性を見出す技術という役割があります。
その際に生まれるミスをなるべく小さくするために微分が最適な計算方法であり、AIの精度向上を目的とした場合、微分は欠かせない分野なのです！
線形代数
「線形代数学」は、大学に入って履修できる数学の科目です。
実は高校生も線形代数学の入り口ともいえる学問を履修できるのですが、名前は「行列」という形になり、数Ⅲ(もしくは数C)で習う単元として扱われます。
主にAIでは、大量のデータを扱う画像処理の仕組みに活用されます。
線形代数はAI以外にも応用が利く分野であり、一度本腰を入れて学んでおくことで心強い味方になるスキルです！
学校以外でも学ぶことができる
文理選択の段階で数学の道に進み、時間を掛けて学べばAIエンジニアという目標に着実に近づけます。
ですが、学校で学べなかったからといってAIエンジニアの道を諦める必要はありません。
独学でも数学について学ぶ手段はいくらでもあります。
本で学ぶ
最も手をつけやすいのが「市販の参考書を利用する」という方法です。微分や線形代数の本質的な部分は大学で本格的に習うため難易度が高いですが、“マンガでわかる”といったシリーズの参考書も出版されているため、それまでに数学を余り勉強してこなかった人でも段階的に参考書で学びを進めることができます。
スクールに通う
参考書を利用して勉強を行う際の読解力が心配な方は「スクールに通う」という方法がオススメです。数学に特化したスクールもありますが、AIエンジニアを目指すなら“データサイエンティスト向け”のスクールもオススメです。
数学は必要だけど、理系である必要はない
AIエンジニアを目指すにあたって、数学の知識や技術を身につけることは不可欠です。
早い段階で進路を決めた学生は理系を選択し、大学も理系の学科を目指せば目標に近づけます。
文系の学部卒でも転職してAIエンジニアになれますが、やはり数学の知識は欠かせません。
自身の能力に応じて参考書やスクールを徹底的にやり込んで知識を身につけましょう。
道は険しいかも知れませんが、それに値する価値がある職業であることは間違いないのではないでしょうか。