私はコンピューターの科学者でもエンジニアでもありません。公衆衛生分野の医師です。人工知能（AI）は医療や公衆衛生の分野でも大きな地位を獲得しているため、私は現在、データサイエンスと人工知能（AI）の学習に情熱を注いでいます。私の仕事がAIに取って代わられるのではないかと少し心配しています。他方で、私の専門的な経験は医療AIに役立つので、AIを学ぶことは私のキャリアにとって良い道になると考えています。また、AIによる医療過誤にも興味がありますが、これについては後でお話したいと思います。

ご存知のように、データサイエンスの求人市場は急速に成長しています。近い将来、AIスペシャリストを含むデータサイエンティストの需要が高まると言われています。現在、AIはビジネスから公衆衛生まで様々な分野で広く使用されています。よって、将来のキャリアの成功のために、これからデータサイエンスを勉強することは、様々な専門分野を持つ多くの人々にとって有益でしょう。但し、多くの人はAIを学ぶことが難しすぎると感じているかもしれません。

私の印象では、データサイエンスとAIを学んでいる人は主に2種類に分類されます。1、コンピューターサイエンティスト、数学者、統計学者で、新しいAIモデルを発明する専門家と、 2、ビジネス、公衆衛生、医学などの他の分野の専門家で、発明されたAIモデルをそれぞれの専門分野でどのように使用するかを検討する専門家です。

例えば、コンピューターサイエンティストや統計学者は医学に精通していないため、医療診断にAIモデルを使用する方法を知りません。彼らは医療AIを開発するために医師と協力する必要があります。従って、医師がAIを学習することもあります。但し、新しいAIモデルを発明しないため、AIをそれほど深く理解する必要はありません。医療用AIとして、医療行為のために発明されたAIを使用するのです。従って、若い年齢でAIの勉強を開始する必要は必ずしもありません。

データサイエンスとAIの基本原則は、数学、特に統計、線形代数、微積分で構成されています。簡単に言えば、AIは統計によって過去を分析し、ベクトルなどの線形代数によって未来を予測し、微積分によって予測を修正するものです。従って、数学の知識は絶対に必要です。

更に、このプロセスはコンピューターによって実行されるため、コンピューターにAIを作成するように命令します。よって、コンピューター言語の知識も不可欠です。 PythonとRはAIで特に重要です。実際、コンピューター言語は英語をベースに作られ、多くのAIの教材は英語で提供されています。従って、英語能力も必要です。外国語を学ぶ方法をよく知っていれば、コンピューター言語を簡単に習得することができます。

物理学、化学、生物学に精通していることは必須ではありませんが、AIを様々なテクノロジーに適用できることはプラスです。

多くの初心者は、母国語で書かれた教材を使ってデータサイエンスとAIを学び始めると思います。他方で、初心者向けの英語の教科書や動画もたくさんあります。自分に最適な教材を自分で見つける必要があります。ここでは、初心者向けの教材をいくつかお勧めします。

Complete Data Science Bootcamp (Udemy) (日本語版あり、割引時に購入しましょう)

Getting Started With R: An Introduction for Biologists: Beckerman, Andrew P., Childs, Dylan Z., Petchey, Owen L.（日本語版あり、Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門）

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