はじめに
本記事はAIエンジニアとして転職するにあたって、入社日までにやることを挙げました。
今後、AIエンジニアとして就職する人の勉強内容の一案にでもなれればとの思いで執筆しております。
（ちなみに初めてのqiita投稿です
）
目次
1. 前提
筆者の現状
転職前は大手SierのSEとして、お客様と会話しながらシステム開発を行うフロントエンドエンジニアをしておりました。資格として応用情報までを有しております。
スケジュール
スケジュールとしては現在（2023/8/23）から入社前日（2023/9/30）までにやりたいと思っています。
2. 勉強内容
まず勉強の流れとして、勉強法としては有名な山口真由氏の「７回読み勉強法(参考URL)」を参考に、繰り返すことを重視したいと思っています。
基本的には以下の書籍もしくはUdemyの講座を繰り返します。
| # | 媒体 | タイトル | URL |
|---|---|---|---|
| 1 | 書籍 | 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版 | https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943 |
| 2 | 書籍 | 組込みエンジニアの教科書 | https://www.c-r.com/book/detail/1308 |
| 3 | 書籍 | 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 | https://www.kadokawa.co.jp/product/321708000339/ |
| 4 | Udemy | 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル | https://www.udemy.com/course/python-beginner/ |
| 5 | Udemy | 【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜 | https://www.udemy.com/course/python-beginner/ |
| 6 | Udemy | 【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装！機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう | https://www.udemy.com/course/ml-with-python/ |
| 7 | Udemy | 豊富な演習問題とKaggle実践で身に付ける！『Python データ分析 & 機械学習 ～パーフェクトスターターコース』 | https://www.udemy.com/course/kagglepython/ |
| 8 | Udemy | 一週間で身につくC/C++言語 | https://www.udemy.com/course/cc-lubmn/ |
| 9 | Udemy | 【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門 | https://www.udemy.com/course/pythonopencv/ |
| 10 | Udemy | 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 | https://www.udemy.com/course/hands-on-pytorch/ |
| 11 | Udemy | もう絶対に忘れない Linux コマンド【Linux 100本ノック+名前の由来+丁寧な解説で、長期記憶に焼き付けろ！】 | https://www.udemy.com/course/linux100test/ |
| 12 | Udemy | もう絶対に忘れないGit・GitHub【Git 100本ノック+300枚の図解+丁寧な解説で長期記憶に焼き付けろ！】 | https://www.udemy.com/course/git100test/ |
おわりに
ひととおり勉強が終わりましたら感想を追記しようと思います。