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  • 1対1の受講だけではなく、1名様の価格で同時に、代表者の方含めて3名様まで受講が可能です。
  • 日程の調整や、ご質問など個別相談が可能です。お気軽にオンライン個別相談からお申し込みください。
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  • 講師陣はCTOクラスの現役データサイエンティストです。
  • グループでは質問しづらい方にも、講師が丁寧にお答えします。

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  • 講師へ積極的に質問・相談ができる環境で学習することができるため、動画受講などの独学による挫折がありません。
  • 学習前に事前に講師とカウンセリングを行います。ご自身の方向性に添った学習や目標を設定して進めることが可能です。
  • 学習後に転職相談、個人事業主への転換サポート、現職に向けたキャリアアップなどのご相談が可能です。お気軽にご相談ください。
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AIジョブカレの4講座マンツーマン
講座内容

Python講座
対象者
  • ・高校数学の知識
  • ・Python初学者(独学者)
  • ・月間15~30時間の学習時間が確保できる方
概要
  • 1回目:Pythonの基礎
  • 2回目:数値計算ライブラリNumpyの基本操作
  • 3回目:データ解析用ライブラリPandasの基本操作
  • 4回目:グラフ描画ライブラリmatplotlib
  • 5回目:データの前処理、加工、可視化
日程
  • 【3期】担当:上原講師
  • 1回目:4月6日(木) 19:30~21:30
  • 2回目:4月13日(木) 19:30~21:30
  • 3回目:4月20日(木) 19:30~21:30
  • 4回目:4月27日(木) 19:30~21:30
  • 5回目:5月11日(木) 19:30~21:30
  • ※日程は先着順のため、先にお申し込みの方がいる場合は、別日・別講師にてご相談をさせていただきます。
到達できるレベル
※個人差があります
機械学習を学ぶ上での入門という位置づけで展開しております。経験豊富な講師がPythonがどのように機械学習で使われているのか、という視点で講義を行いますので、最短距離で基礎力をみにつけることができます。
受講方法 オンライン
料金 79,200円(税込)
申込期限
  • 【クレジットカード決済、AmazonPay決済】
  • 3期:4月5日(水)まで
  • 【コンビニ決済、銀行ATM決済、ネットバンキング決済、電子マネー決済】
  • 3期:入金締めの都合により4月3日(月)まで
数学講座
対象者
  • ・高校数学の知識
  • ・Python初学者(独学者)
  • ・月間15~30時間の学習時間が確保できる方
概要
  • 1回目:微分・積分
  • 2回目:線形代数
  • 3回目:線形代数~確率統計・代表的な確率分布
  • 4回目:確率統計~情報理論
  • 5回目:数学応用まとめ
日程
  • 【3期】担当:上原講師
  • 1回目:4月6日(木) 19:30~21:30
  • 2回目:4月13日(木) 19:30~21:30
  • 3回目:4月20日(木) 19:30~21:30
  • 4回目:4月27日(木) 19:30~21:30
  • 5回目:5月11日(木) 19:30~21:30
  • ※日程は先着順のため、先にお申し込みの方がいる場合は、別日・別講師にてご相談をさせていただきます。
到達できるレベル
※個人差があります
機械学習を学ぶ上での入門という位置づけで展開しております。経験豊富な講師が数学がどのように機械学習で使われているのか、という視点で講義を行いますので、最短距離で基礎力をみにつけることができます。
受講方法 オンライン
料金 79,200円(税込)
申込期限
  • 【クレジットカード決済、AmazonPay決済】
  • 3期:4月5日(水)まで
  • 【コンビニ決済、銀行ATM決済、ネットバンキング決済、電子マネー決済】
  • 3期:入金締めの都合により4月3日(月)まで
機械学習講座
対象者
  • ・エンジニア経験がある方(現在、過去問わずプログラミング経験者、Pythonだと尚良し)※経験半年以上
  • ・AIジョブカレPython数学修了者、または他社スクールにてPythonを学ばれた方
  • ・学生時代、プログラミングを学んだ方や理数系出身者(現役学生も対象)
  • ・動画講義、独学等一人で進めることに苦戦されている方
  • ・集団講義では質問がしづらい方
概要
  • 1回目:機械学習概論/最終開発課題の説明
  • 2回目:教師あり学習(回帰)アルゴリズムの考え方と実装
  • 3回目:教師あり学習(分類)アルゴリズムの考え方と実装
  • 4回目:データ前処理と次元削減
  • 5回目:パラメーターチューニング、インバランスデータへの対応
  • 6回目:教師なし学習
  • 7回目:最終開発課題
日程
  • 【9期】担当:児玉講師
  • 1回目:3月30日(木) 19:30~21:30
  • 2回目:4月6日(木) 19:30~21:30
  • 3回目:4月13日(木) 19:30~21:30
  • 4回目:4月20日(木) 19:30~21:30
  • 5回目:4月27日(木) 19:30~21:30
  • 6回目:5月11日(木) 19:30~21:30
  • 7回目:5月18日(木) 19:30~21:30
  • ※日程は先着順のため、先にお申し込みの方がいる場合は、別日・別講師にてご相談をさせていただきます。
到達できるレベル
※個人差があります
データの前処理、計算ロジックやモデルの設定、Pythonライブラリを使った人工知能の実装・評価、チューニングまで、機械学習の一連の流れを一人称で実装まで完結できる、関係者へ説明ができるレベル
受講方法 オンライン
料金 246,400円(税込)
申込期限
  • 【クレジットカード決済、AmazonPay決済】
  • 9期:3月28日(火)まで
  • 【コンビニ決済、銀行ATM決済、ネットバンキング決済、電子マネー決済】
  • 9期:入金締めの都合により3月24日(金)まで
ディープラーニング講座
対象者
  • ・高校数学の知識
  • ・エンジニア、プログラミング経験がある方
  • ・AIジョブカレPython数学修了者、または他社スクールにてPythonを学ばれた方
  • 学生時代、プログラミングを学んだ方や理数系出身者(現役学生も対象)
  • 月間30時間以上の学習時間が確保できる方
概要
  • 1回目:Feed Forward Network - 順伝播型ネットワーク
  • 2回目:誤差逆伝播法と確率的勾配降下法
  • 3回目:ディープラーニングにおける正則化
  • 4回目:畳み込みネットワークの基礎(CNN)
  • 5回目:畳み込みネットワークの代表的なモデル
  • 6回目:RNN
  • 7回目:自然言語処理とTransformer
  • 8回目:生成モデル
  • 9回目:強化学習
  • 10回目:深層強化学習・開発、運用、モデル圧縮、Adversarial Examples
日程
  • 【1期】担当:児玉講師
  • 1回目:3月30日(木) 19:30~21:30
  • 2回目:4月6日(木) 19:30~21:30
  • 3回目:4月13日(木) 19:30~21:30
  • 4回目:4月20日(木) 19:30~21:30
  • 5回目:4月27日(木) 19:30~21:30
  • 6回目:5月11日(木) 19:30~21:30
  • 7回目:5月18日(木) 19:30~21:30
  • 8回目:5月25日(木) 19:30~21:30
  • 9回目:6月1日(木) 19:30~21:30
  • 10回目:6月8日(木) 19:30~21:30
  • ※日程は先着順のため、先にお申し込みの方がいる場合は、別日・別講師にてご相談をさせていただきます。
到達できるレベル
※個人差があります
  • ・ディープラーニングの原理から実装・チューニングまで実務で使うために必要なすべての工程を体系的に学べます。​それだけでなく、実務で使うポイントや最近注目されている技術も学べます。
  • ・日本ディープラーニング協会実施のE検定資格取得レベル
受講方法 オンライン
料金 352,000円(税込)
申込期限
  • 【クレジットカード決済、AmazonPay決済】
  • 1期:3月28日(火)まで
  • 【コンビニ決済、銀行ATM決済、ネットバンキング決済、電子マネー決済】
  • 1期:入金締めの都合により3月24日(金)まで

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CTOクラスの現役データサイエンティスト
マンツーマン講師

嶌田講師
嶌田 有希
  • 機械学習講座

カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)卒業 – 数学
ジョージア工科大学修士課程修了 – 統計学
帰国後はSAS Institute Japanにて、統計学や機械学習、データ分析アプローチに関する技術業務に従事。 その後、AIG Japan HoldingsのData Science部門にて分析プロジェクトの設計、分析の実施、モデルの導入をビジネス現場で実践。 現在は、データ分析受託を行う外資系コンサルティング会社であるAntuitにて、国内外のデータサイエンティスト、データエンジニアと共に様々なアナリティクスプロジェクトに取り組む。

児玉講師
児玉 敏男
  • Python講座
  • 数学講座
  • 機械学習講座
  • ディープラーニング講座

東京大学大学院工学系研究科修了。工学博士(データエンジニアリング)IEEE・ACM等の国際学会やジャーナルで多くの査読付き論文を発表し、6度の優秀論文、2度の最優秀論文に選出される。日本マイクロソフトにて、クラウドエンジニア/データサイエンティストを勤め、各グローバル企業でAI/IoTを担当、多くの実務経験を積む。製造業・小売業・建設業各社へのAI導入に強み。

八木講師
八木 大介
  • Python講座
  • 数学講座
  • 機械学習講座

東京大学大学院修士課程修了(粒子線物理学)
日系メーカーの研究者として、AI・データサイエンスの生産プロセスへの応用に関する研究に従事。 生産現場のセンサ等の取得データを活用した異常検知やプロセスインフォマティクスの技術開発に取り組む。

田原講師
田原 卓弥
  • 機械学習講座

大学では情報科学を専攻。トライアルグループではリアル店舗のDXの一貫として、AIカメラに用いる画像認識モデルを構築した他、需要予測等の開発に従事。 現在は株式会社ふくおかフィナンシャルグループのデータサイエンティストとして、与信スコアリングモデルやレコメンドの研究開発を行う傍ら、データ活用のコンサルティングも行う。

谷一講師
谷一 博之
  • Python講座
  • 数学講座
  • ディープラーニング講座

兵庫県立大学工学研究科修士課程修了
新卒より富士通ゼネラルで組み込みエンジニアとして従事、その後転職し、人工知能の実務へ、ドライバ予測やスマートハウス、音声感情認識など多くの案件に携わる。 株式会社WONDER CREATE代表、エッジテクノロジー株式会社の講師を務める。

石川講師
石川 徹也
  • Python講座
  • 数学講座

東京工業大学大学院工学修士(情報理工学研究科、確率的臨界現象や折り紙カオスの解析など)
2012年横河電機入社。現在はWoven CORE, Inc.に勤務。2020年〜2021年は米国のToyota Research Instituteにて研究開発に従事。入社当初より一貫して信号処理や機械学習などの数理解析に軸を置きつつ、物理モデルを用いた新型センサのアルゴリズム開発や、少データ学習技術の開発、工操業改善のデータ解析など幅広く業務に携ってきた。 趣味はランニングと数学。

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よくあるご質問

講座の詳細を確認したいのですが説明会などありますか?

集合形式の無料Web説明会を毎週実施しておりますので、お気軽にお申し込みください。 お時間合わない方、特定のマンツーマン講座について詳細を確認したい方は個別面談も承っておりますので 事務局(https://www.aijobcolle.com/inquiry/)までご連絡ください。

授業のスケジュールについて調整は可能ですか?

原則は固定されたスケジュールで実施しますが、設定された曜日の都合がつかない、第3週目だけ別の曜日にしたいなど   日程に関するご要望ありましたら事務局(https://www.aijobcolle.com/inquiry/)までご相談ください。

分割払いはできますか?

教育ローン(クラウドローン)でがございます。詳細はこちらから(クラウドローン)ご確認ください。

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