AI-Engineer-in-90-Days（90日間でAIエンジニア） は何をしますか？
開発者が実践的なAIエンジニアリングスキルを習得するための、プロジェクトベースの明確なロードマップに沿って、90日間で実用的なAIシステムとエージェントを構築します。
概要
このロードマップは、AIエンジニアリングの基礎から応用までを90日間で習得するために設計されています。各フェーズは、実際のプロジェクトを通じて学ぶことに重点を置いています。
ロードマップ
第1-30日目: AIの基礎
- Pythonによるデータ操作と可視化
- 機械学習の基本（教師あり学習、教師なし学習）
- ニューラルネットワークと深層学習の基礎
- プロジェクト: 住宅価格予測モデルの構築
第31-60日目: 自然言語処理とLLM
- テキスト前処理とベクトル化
- Transformerアーキテクチャの理解
- 大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング
- プロジェクト: カスタムQ&Aボットの開発
第61-90日目: AIエージェントと運用
- AIエージェントの設計パターン（ReAct、Plan-and-Executeなど）
- ツール統合とAPI連携
- モデルのデプロイと監視
- プロジェクト: マルチステップタスクを実行する自律型AIエージェント
必要条件
- Python 3.8以上
- 基本的なプログラミング知識
- 統計学の基礎知識（推奨）
対応プラットフォーム
このロードマップは、以下のAI開発プラットフォームで使用できます：
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- OpenAI API
学習リソース
| リソース | 種別 |
|---|---|
| 公式ドキュメント | 参考 |
| ハンズオンチュートリアル | 実践 |
| コミュニティフォーラム | 質問 |
始め方
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/decided-indication109/AI-Engineer-in-90-Days.git - 環境をセットアップします:
python -m venv venv && source venv/bin/activate - 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt - 最初のプロジェクトを開始します:
cd projects/01_house_price_prediction && python train.py
注意事項
- 各プロジェクトには、READMEに詳細な手順が含まれています。
- エラーが発生した場合は、
issuesセクションを参照するか、新しいIssueを作成してください。 - 学習を進める際は、コードを自分で書き写すことを推奨します。