インフラエンジニアのAI（ML）入門→MLOpsへ【AWS DeepRacerで学ぶ】 #AWS

AWS Summit Online（2020）に参加したのですが、AI関連のセッションが多かったです。
AIが徐々に気になってきましたので、下記についてまとめました。
・インフラエンジニアがAIを学ぶ価値が分かる
・流行ワード「MLOps」のイメージが分かる
・AIの勉強の仕方がわかる

私はインフラエンジニア経験は10年以上ありますが、AIは初学者です。
本記事を読むことで下記の様な悩みが解決できると思います。
・AIについてどうやって学習していけばよいか分からない
・ITエンジニアの仕事はAIに奪われるのではないか心配（AIが仕事を奪うのは事実です）

インフラエンジニアのスペシャリストとしてのキャリアを考える

内閣府のページに技術革新としてIoTやビッグデータ、AI、ロボット技術が利用されていくとあります。
2017年の時点で政府主体で上記の技術を推していたことが分かります。

100万人程度のIT人材の中で従来型IT人材は2030年には10～20万人程度の仕事がなくなるという試算がでていました。

※先端IT人材とは「AI やビッグデータ、IoT 等、第４次産業革命に対応した新しいビジネスの担い手」のことだとあります。

AWSの資格の専門領域分野にはAIやビッグデータの他にもネットワークやセキュリティ、データベースがあります。AI関連として２つの資格（Machine Learning、Alexa Skill Builder）があることからAIに力を入れていることが分かります。

MLOpsという職種の事例ですが、下記aidemy社の事例動画が分かりやすいので、ぜひ見て頂きたいです。
（AWS Summitへの登録が必要ですが）

動画見る時間が無い方向けに一言で纏めてしまうと、
MLOpsとはAIの学習モデルの開発ではなく、運用を担当する職種です。

リソースを用意したり、システムの監視や分析をしたりする
インフラエンジニアのシステム運用と似通っている職種だというイメージです。
（ただしAIの基礎知識は必須になるかと）

※AWSのSageMaker利用するとMLOpsの基本的な機能を楽に実現できるようです。

MLOps案件募集をみると
必須スキルにはAWSやGCPなどのクラウド利用経験やプログラミング経験がありますが、
機械学習スキルについては尚可という位置づけの案件が多いです。
インフラエンジニアとしてのキャリアを生かせば今ならスキルチェンジは可能です。

「すべてのデベロッパーに機械学習の恩恵を」というAWSの理念があります。
AWS DeepRacerは「強化学習をすべての開発者に届けるためのサービス」ということで
楽しみながら強化学習を学べるようになっています。
ハンズオンもあります。
※最初は無料枠で実践可能。面白さにハマると課金されます。

恐怖を煽るような記事になってしまいましたが、基本的には新しいことを学ぶのは楽しいです。
特にDeepRacerは遊び感覚で学べるツールなので積極活用していきましょう。
学んだ先に新たな職種であるMLOpsにチャレンジしてみるのも面白そうです。