独学6ヶ月学習プラン｜未経験からAIエンジニアへ

未経験からAIエンジニアになるための独学6ヶ月プランの全体像は以下の通りです。

【1ヶ月目】Python基礎・プログラミング思考の習得

【2ヶ月目】数学・統計の基礎固め（線形代数・確率・統計）

【3ヶ月目】機械学習の理論と実装（scikit-learn）

【4ヶ月目】ディープラーニング・LLMの基礎（PyTorch・HuggingFace）

【5ヶ月目】実践プロジェクト・Kaggleコンペ参加

【6ヶ月目】ポートフォリオ整備・転職活動開始

総学習時間の目安：600〜900時間（1日3〜5時間×6ヶ月）

総費用の目安：3〜8万円（サブスクサービス＋書籍代）

【学習内容】

・線形代数（行列・ベクトル・固有値）

・微分・偏微分・連鎖律（バックプロパゲーション理解に必須）

・確率・統計（確率分布・仮説検定・ベイズ統計）

・情報理論の基礎（エントロピー・KL ダイバージェンス）

【おすすめリソース】

・書籍「統計学が最強の学問である」（1,700円）

・書籍「プログラマのための線形代数」（3,300円）

・3Blue1Brown YouTube（「線形代数の本質」シリーズ）無料

・Khan Academy 統計・線形代数コース 無料

【マイルストーム】

✅ 行列の積・逆行列をNumPyで実装できる

✅ 正規分布・ポアソン分布の意味を説明できる

✅ t検定・カイ二乗検定をPythonで実施できる

【費用】約5,000〜8,000円

【学習内容】

・ニューラルネットワークの仕組み（順伝播・逆伝播）

・PyTorchの基礎（テンソル・モデル定義・学習ループ）

・CNN（画像認識）・RNN・LSTM（時系列）の基礎

・Transformerアーキテクチャの理解

・HuggingFace Transformers の使い方

・LLMのファインチューニング入門（LoRA・QLoRA）

【おすすめリソース】

・書籍「ゼロから作るDeep Learning」シリーズ（各3,000〜3,500円）

・Fast.ai 「Practical Deep Learning for Coders」無料

・HuggingFace ドキュメント・チュートリアル 無料

・DeepLearning.ai 「Deep Learning Specialization」

【マイルストーン】

✅ PyTorchで簡単なCNNを実装できる

✅ HuggingFaceでBERTベースのテキスト分類ができる

✅ LLM APIを使った簡単なアプリを作れる

【費用】約8,000〜15,000円

【学習・活動内容】

・GitHubプロフィールの整備（README・リポジトリ整理）

・ポートフォリオサイトの作成（任意）

・職務経歴書のAI転職向け書き直し

・転職エージェント（2〜3社）への登録・面談

・AI企業の採用情報・技術ブログのリサーチ

・技術面接の練習（LeetCode・AtCoder）

【行動計画】

・第1週：GitHub整備・職務経歴書作成

・第2週：転職エージェント登録・初回面談

・第3週以降：応募・書類選考・面接

【マイルストーン】

✅ GitHubに3件以上のプロジェクトが公開されている

✅ 職務経歴書のAIスキルセクションが充実している

✅ エージェントから3件以上の求人提案を受けている

【費用】約0〜3,000円（書籍・Webサービス）