今回はワイが現役AIエンジニアとして、AIスクール選びの極意を語らせてもらうわ。
これからAIを学ぼうとしてる人にとって、スクール選びは人生の分岐点になるかもしれへん。
せやから、ワイの経験と視点を交えて、リアルな話をしていくで。
目次
講師の「現場感」があるかどうか
まず最初にチェックすべきは、講師が「現役エンジニア」かどうかや。
ワイがスクールを探してたとき、講師陣のプロフィールを片っ端から見ていった。
正直、大学の教授とか研究者もおるけど、ワイが求めてたんは「今まさに現場でAIモデルを回してる人」やった。
現場感がある講師は、理論だけやなくて、実務でどう使われてるか、どんなトラブルが起きるか、どうやって乗り越えるかまで教えてくれる。
例えば、PyTorchとTensorFlowのどっちを選ぶべきかとか、GPUの選定とか、実務でしかわからん話がポロッと出てくる。
そういう話が聞けるスクールは、ほんまに価値あるで。
カリキュラムが「実務ベース」かどうか
AIスクールのカリキュラムって、ピンキリや。
ワイが見た中には、Pythonの文法から始まって、機械学習の理論を延々とやるだけのとこもあった。
でも、ワイが求めてたんは「実務で使えるスキル」や。
例えば、データ前処理のテクニック、EDA（探索的データ分析）、モデルのチューニング、精度評価、そして何より「成果物を作る力」。
スクールによっては、卒業制作で実際にWebアプリにAIを組み込んで、ポートフォリオとして公開できるとこもある。
そういう実践的なカリキュラムがあるかどうかは、絶対にチェックすべきや。
受講スタイルの柔軟性
ワイは仕事しながら学びたかったから、受講スタイルの柔軟性もめっちゃ重要やった。
オンラインで完結できるか、録画視聴ができるか、質問対応はチャットかZoomか、週末だけの集中講義があるか。
こういう細かいとこが、続けられるかどうかに直結する。
特に、SlackやDiscordで講師や受講生と交流できるスクールは、モチベ維持にもつながる。
ワイは、受講中に同じ志を持つ仲間と出会えて、今でも情報交換してる。
そういうコミュニティがあるスクールは、ほんまに強い。
卒業後のキャリア支援
AIスクールの中には、卒業後に転職支援してくれるとこもある。
ワイは転職目的ではなかったけど、キャリア相談ができる環境はありがたかった。
履歴書の添削、ポートフォリオのブラッシュアップ、面接対策――こういう支援があると、未経験からでも安心して飛び込める。
実際、ワイの同期には、スクール卒業後にAIベンチャーに転職した人もおった。
スクールの紹介で面接まで進んで、講師の推薦もあって採用されたらしい。
そういうルートがあるスクールは、未経験者には特におすすめや。
料金とコスパ
最後に、やっぱり気になるのが料金や。AIスクールって、安くても10万円、高いと50万以上するとこもある。
ワイは、単純に「高い＝良い」とは思ってへん。大事なんは「払った分だけの価値があるかどうか」や。
例えば、講師の質、カリキュラムの内容、サポート体制、卒業後の支援――これらを総合的に見て、納得できるかどうか。
ワイは無料体験や説明会に参加して、実際の雰囲気を感じてから決めた。
スクールによっては、分割払いや教育ローンもあるから、無理なく続けられるかも重要なポイントや。
ワイが選んだスクールとその理由
ちなみに、ワイが最終的に選んだスクールは、現役エンジニアが講師を務めてて、実務ベースのカリキュラムが充実してるとこやった。
Slackで質問し放題、週末集中講義あり、卒業制作でAIアプリを作成、そしてポートフォリオとしてGitHubに公開できる。
受講中は、講師から「このモデルは実務では使いにくい」とか「このライブラリは最近の現場では人気や」とか、リアルな話が聞けてめっちゃ勉強になった。
卒業後も、講師とつながってて、たまに技術相談してる。そういう関係が築けるスクールは、ほんまに貴重やと思う。
AIスクール選びは「未来への投資」
AIスクール選びは、単なる「勉強の場」やなくて、「未来への投資」や。
ワイは30代でAIに挑戦したけど、スクール選びを間違えへんかったからこそ、今こうして現場でAIエンジニアとして働けてる。
これからAIを学ぼうとしてる人には、ぜひ「講師の質」「カリキュラムの実務性」「受講スタイル」「キャリア支援」「料金とコスパ」、―この5つのポイントを意識して、自分に合ったスクールを選んでほしい。
ワイの経験が、誰かの一歩を後押しできたら嬉しいわ。AIの世界は広くて深いけど、最初の一歩を踏み出す勇気があれば、きっと道は開ける。応援してるで。
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