最新のMLと生成AIの面接に備える
モデル選定、実験、MLシステム設計、RAGやエージェントの評価、データ品質、MLOps、安全性、そして面接官が説明を求めるトレードオフまでを網羅します。
前提条件: AIの基礎に加えて、基本的な統計とPython
ML、応用AI、AIプラットフォームの職種を目指すエンジニア
Machine learning for beginners explained simply — learn what ML is, how it works, key algorithms, and how to start learning for free with hands-on examples.
⏱️ 4 min readConfused by AI, machine learning, and deep learning? This guide breaks down the differences with clear examples, diagrams in words, and practical context — so you finally understand how they relate.
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⏱️ 4 min read基礎的なML知識が必要です。教師あり学習と教師なし学習の違い、モデルとは何か、基本的な統計を理解していることが前提です。プログラムはその上に面接スキルを積み上げます。
ML面接にはMLシステム設計、モデル評価に関する議論、MLケーススタディなど独自の形式があります。本プログラムは一般的な面接対策では扱わないこれらの専門形式をすべてカバーします。
はい。MLシステム設計は中核トピックです。データパイプライン、モデル学習、評価、デプロイ、監視を含むエンドツーエンドのMLシステムの設計方法を学びます。
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Google、Meta、Amazon、AppleといったAI企業やAIスタートアップのML面接形式に備えます。それぞれ重視する点が異なるため、分解して練習します。
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