AI人材(組込みテ?ィーフ?ラーニンク?エンシ?ニア)研修フ?ロク?ラムをこ?紹介
プログラミング言語を使って行う業務に慣れた先で、エンジニアがキャリアアップしていくためには、プログラミング言語以外にも得意とする武器を身につけることが有効です。AIエンジニアという職業は、そうした技術者のキャリアアップの道筋として見た場合に、大変注目を集めている職種です。
プログラミング言語を使って行う業務に慣れた先で、エンジニアがキャリアアップしていくためには、プログラミング言語以外にも得意とする武器を身につけることが有効です。AIエンジニアという職業は、そうした技術者のキャリアアップの道筋として見た場合に、大変注目を集めている職種です。
キャリア
2019/10/21 UP
- キャリアパス
- AI
プログラミング言語を使って行う業務に慣れた先で、エンジニアがキャリアアップしていくためには、プログラミング言語以外にも得意とする武器を身につけることが有効です。
AIエンジニアという職業は、そうした技術者のキャリアアップの道筋として見た場合に、大変注目を集めている職種です。統計学をはじめとする数学的な能力なども問われてくることは、よく知られています。
もっとも、AI開発という点にとどまらず、さらに組込み系の開発業務の知見まで有していると、人材としての希少性はさらに高まります。
組込みディープラーニングエンジニアの必要性
現在、組込み系の開発ノウハウを持ち、かつディープラーニングやPythonの知見を持つエンジニアの数が不足している傾向があります。組込みという技法もディープラーニングも、決して底の浅い領域ではないため、すべてに精通する人がそう多くないことは不思議ではありません。
また、Pythonというプログラミング言語も、ここ数年で注目を集めるようになってきたものであり、若い技術者を中心に広がってきた経緯があります。Pythonの歴史がさほど長くないことから考えても、Pythonを得意としながら、これだけ多領域で優れた知見を持った人材というのは、むしろかなり珍しいとさえ言えるのではないでしょうか。
しかし一方で、そうした人材に対する社会的な需要は、近年非常に高まっています。
たとえば、何らかの工業製品を作る工場があるとして、そこでは従来多数の人が製造ラインで働き、人と機械が協働するのが普通でした。同じ製品を作り続けるという反復処理は機械が行いつつ、不良品を目視でチェックしたり、完成品の仕分けを行ったりといった、何らかの判断を伴う仕事を人がやるといった形での分業です。
しかし現在では、不良品の検出や物品の仕分けなども含めて、製造ラインを機械化しようという動きがあります。
このように、工場で用いる特殊な装置にAIを実装するような取り組みが現在注目を集めているのです。AIを実装し、そしてそれをハードに移植する(=組み込む)という形でこうした試みは実現しますが、それができる人材が少ないため希少性が高まっているということです。
組込みディープラーニングエンジニアとは
組込みという技法と、ディープラーニングの双方を理解した技術者は、組込みディープラーニングエンジニアと言われます。こうした職種においては、組込みとディープラーニング双方の理解が求められます。
しかし、両分野について勉強したことがあるというだけでは足りず、そのつながりを理解していることが非常に大切です。機械学習の原理を理解し、それを効率よく行わせるための組込み機器の整備を行うことなどによって、両分野にはじめて大きな相乗効果が生まれるからです。
当社の研修プログラムの受講メリットは?
ディープラーニング未経験でもOK
組込みからディープラーニングまで、すべて自分で手を動かして学んできたことがある人は、そう多くありません。弊社ではこうした領域のいずれか、あるいは両方について馴染みがない人でも、実務のイメージがつかめるようにカリキュラムを設計しています。
受講を終えた後は、一見関係がないように見える組込みの技法とディープラーニングという分野が、どうつながるのかがよくわかるでしょう。横断的な学びによって視野を広げ、規模の大きなエンジニアリングを執り行うための基礎力が定着します。
AIエンジニアのお仕事を紹介!
また、ただ学んで終わりではなく、実務経験を積むチャンスを使うための仕事紹介まで、ワンストップでサービスを行っています。プログラムの内容が活きることはもちろんのこと、待遇や条件面も含め、一人ひとりのご希望に合った求人をご案内しています。
就業後もサポート万全!
プログラムは、受け終わったら終わりではありません。就業を果たした後も、サポートは継続します。学んだことを日々の実務で実践し、仕事で結果を出すために必要なサービスが詰まっています。
受講条件と研修プログラムの内容について
お申込み条件
※以下の両方を満たしている方が条件となります。
・トレーニング受講後、パソナテックで3ヶ月以内に就業意思のある方
・C言語学習経験のある方(実務経験がなくても応募可能)
(※1Day研修は東京のみでの開催になります。)
研修プログラムのご案内
体験研修(1Day)【期間限定無料】
組込みディープラーニング体験研修(1Dayコース)
・ディープラーニングとは
・ニューラルネットワークについて(デモ有り)
・ディープラーニング学習(tiny-YOLOの学習・実行)
・ディープラーニングの実装
※その他、Raspberry Piを使用しての実装演習 等
実践研修(10Days)
組込みディープラーニング実践研修(10Daysコース)
・darknetフレームワーク環境の確認
・検出結果表示プログラム作成
・カメラ制御プログラム作成
・学習後ニューラルネットワーク動作検証、性能測定
・YAD2K、Qumicoによる変換処理、動作検証
・入力画像サイズ、ニューラルネットワーク階層の変更
・物体検出ニューラルネットワーク活用例の検討
※その他、Raspberry Piを使用しての実装演習 等
研修後の活躍イメージについて
組込み系の技法とディープラーニングの双方について理解し、幅広い視野と横断的な知識を持った人材として、以下のような領域で活躍するエンジニアを目指していただきます。
ディープラーニングの実装
学習済みデータの検証
画像処理プログラムの実装
物体検出ニューラルネットワークの検証
◆受講希望の問い合わせ先
AIプロダクトグループ
E-mai:aig@pasona.tech
当社が手掛ける学習済みデータ変換ツール『Qumico(クミコ)』について
Qumico(クミコ)とは、パソナテックが独自開発したフレームワークです。Qumicoは、IoT、ロボット、AI家電など、エッジ機器でディープラーニングを動作させることが可能です。
たとえ特別なハードウェアがなくても、お手持ちのハードウェアでディープラーニングを動作させることができます。
Qumicoを使用すれば、学習済みのディープラーニングモデルからカスタマイズ可能なCソースを生成することができます。また、ポータブルなCソースを生成するため、OSレスのような厳しい環境でもディープラーニングを動作させることができます。
【機能概要】
業界標準のONNXフォーマットから組込用Cソースを生成、組込機器でディープラーニングを動作可能
C言語をベースに、様々な最適化を実施可能
【ポイント】
Cコンパイラが動作するすべてのプラットフォームで動作
プラットフォーム毎の最適化は、個別対応
MITライセンスを採用しており、ご使用に際しライセンス料は不要
学習済みデータをスムーズにCソースに変換できるため、作業工数の削減による開発期間の短縮も実現可能となります。
※パソナテックはQumicoのような自社開発製品を通しこれからも組込みディープラーニングの分野で存在感を出してまいります。また、Qumicoは本研修でも使われています。
まとめ
組込みという技法とディープラーニングは、一見つながりがなさそうに見えますが、ディープラーニングを行うAIを組込み機器に実装するというかたちで、両者には密接なつながりがあります。
また、どちらか一方だけでなく、両方のスキルをバランスよく身に付けることで、高い相乗効果も生まれます。両方のスキルを組み合わせることではじめて実現可能となる企画や戦略も、数多くあるからです。今後間違い伸びていく分野なので、期待がかかります。
パソナテックでは、学びの機会と、仕事を通じた実践の機会をスムーズにつないでいくことに力を入れております。またそのために、知識や技術を単一の分野のなかだけにとどめておくのではなく、ほかのものと組み合わせることによって、より規模の大きな仕事をやり遂げる力へと高める機会を作っていくことも大切にしています。