ケーススタディ実演講座
開催の背景

機械学習やDeepLearningの知識や実装方法をハンズオン講座や本、オンラインで一通り学びいざ現場で使おうとしても、そこにはギャップがあるという声がありました。

どのようなギャップかというと、理論や実装方法を点で断片的に学んできたため

  • 流れの理解が不足しているため、一人で通してできる自信がない
  • 機械学習の上流部分(問題設定から)の経験がない、もしくは少ないため不安
  • タスクごとの成功のポイントや勘所がわからない
  • 失敗しやすい部分や注意点などがわからない
  • モデル構築後のシステム(API化)やアプリ化までのデプロイ経験がない、もしくは少ない

以上のようなものでした。
そのような課題を解決するため、一般的なAIプロジェクトの概要、進め方からプロジェクト成功のコツ、産業の応用が進んでいて成果もでている代表的な機械学習、ディープラーニングのケースの模擬演習、さらには、業界屈指の豊富な実績をもつ講師の実演と解説までを含めた特別講座を開講します。

本講座では、実際のAIプロジェクトと同じ環境をつくり、本番直前の最終リハーサルをするような内容になっています。
演劇や車・飛行機の操縦、ビジネスプレゼンなどいきなり本番はなく、失敗するリスクを減らすための予行演習は欠かさずやります。
AIプロジェクトも本番さながらの環境下で演習することで、失敗する確率を確実に減らすことができるでしょう。

AIジョブカレ講座の受講生だけでなく、本やwebサイトで学んだ方をはじめ、すでに何らかのAIプロジェクトに携わっている方にも基本の流れや失敗しにくい方法、ケースにそった成功のコツがわかるのでぜひおすすめしたい講座です。

ケーススタディ実演講座の
目指すゴール

異常検知

画像認識や自然言語処理分野をビジネスで活用したい方はディープラーニング講座をご受講ください。企業向けの講師出張型法人研修も実施しております。

本講座が目指しているものは、理論や実装方法を一通り学んだあとに、その集大成として学んだことをすべて通してやって習得度を確かめてみることや、実務で使う際の流れや成功ポイントも把握し、講座終了後から可能な限り独力で実践できるようになることです。

分類・推薦

データが少ない場合の対処方法、ハイパーパラメーターチューニングや、強い特徴量の作り方、最適な評価方法選択など、webサイト上には決してでることのない業界トップクラスの経験豊富な講師陣のお手本となる実演・解説や、需要予測やレコメンデーションエンジン開発など具体的なケースを通した演習は、実務に確実に役立つことでしょう。

ケーススタディ実演講座の
カリキュラム概要

目指すゴールを達成できるように、ニーズの高い分野で、学んだことが活かせる実演ケースを経験豊富な現役実務家が作成いたしました。

1日目

  • 機械学習の開発プロジェクトの概要

2日目

  • ​データ種別・タスクとベースライン 成功例と失敗例

3日目

  • ケース1:EC、webサイトレコメンデーションエンジン

4日目

  • ケース2:手書き伝票の画像認識アプリ

5日目

  • ケース3:部品(画像)の異常(不良品)検知

6日目

  • ケース4:小売業の需要予測、在庫最適化

7日目

  • ケース5:自然言語処理を用いたチャットボット

8日目

  • ケース6:コールセンターのデジタルデータ化、ポジ、ネガ判定による分類

​​※1日目と2日目の受講は必須ですが、3日目以降はご自身の好きな日にちを選択して受講可能です。
​※講座の内容は都合により変更する場合がございますのでご了承ください。

満足度98%の好評な講座!

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講座概要

期間 約4か月 (19:30~21:30の隔週1回2時間×8回=合計16時間)
日程 第7期:6月25日(木)〜8月27日(木)19:30~21:30 (隔週木曜)
受付締切:6月23日(火)17:00まで
  • 1回目:6月25日(木)
  • 2回目:7月2日(木)
  • 3回目:7月9日(木)
  • 4回目:7月16日(木)
  • 5回目:7月30日(木)
  • 6回目:8月6日(木)
  • 7回目:8月20日(木)
  • 8回目:8月27日(木)

​※定員20名(満員の場合次回講座へ振替)、最小遂行人数5名

受講方法

2月25日(火) から 7月31日(金) までの期間、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う対応のため「ライブ配信」となります。

【ライブ配信とは】

AIジョブカレのライブ配信は、対面で行っている講座をそのままオンライン配信(ストリーミング配信)しています。 対面講座並みに臨場感のあるライブ配信となっており、対面講座ではあまり質問出来ない方でも講師へ直接チャットができ、リアルタイムで回答をいただけます。
ライブ配信のメリットとして、全国場所を問わずどこでも講座を受講することができます!

【受講方法】

ビデオ会議「zoom」にて実施致します。事前のアカウント設定は不要でございます。

  1. 既存講座zoom移行後 5日前にSlack内にて共有URLを送付致します。
  2. 新規講座初回 5日前開設のSlack内にて共有URLを送付致します。
  • ※接続のテストは、下記Zoom社のサイトで確認できます。
    テストURL:https://zoom.us/test
    万が一、Zoomが開けないなどの事象が発生した場合は、再度URLをクリックしていただくか、それでも解消されない場合は事務局までお問い合わせください。
  • ※本対策により発生する通信費その他費用につきましては、受講者様ご負担となりますのでご了承ください。
場所

新型コロナウイルス終息後、対面受講になる予定です。

※ライブ配信講座としてスタートした講座に関しては、該当期間経過後も対面には戻さず、ライブ配信形式を継続致しますのでご理解のほど宜しくお願い致します。

  • PMO東新橋:東京都港区東新橋2-12-1 PMO東新橋2F エッジテクノロジー株式会社
  • サンケイ:東京都港区浜松町1-1-9 三恵ビル4階
  • 新橋レンガ通りホール:東京都港区新橋2-14-4 マルイト新橋レンガ通りビル4F
  • 新橋駅前ホールⅡ:東京都港区新橋1-14-7 荒川ビル2F
  • グラシエル:東京都港区新橋5-22-3 ル・グラシエルBLDG.3号館5階

※開催場所は上記いずれかになります。

持ち物 ノートパソコン
  • ※ライブ配信中は受渡しができない為、ノートパソコンレンタルは中止しております。
受講前提知識 AIジョブカレの機械学習講座とディープラーニング講座の修了レベル
料金 ​本講座は自身の希望に合わせて講座日を選択することが出来ます。
全日程参加の場合と受講希望回を選択した場合で値段が変わりますので、下記ご確認ください。​
1日目と2日目の受講は必須ですが、3日目以降はご自身の好きな日にちを選択して受講可能です

1. 全日程参加:

148,400円(税別)


2. 1ケースのみ参加:

59,400円(税別)


対面受講(ライブ配信)のみ
(1日目、2日目+ご希望の1ケース)
3. 2ケース以上に参加:

19,800円(税別)

/1ケース
対面受講(ライブ配信)のみ
(1日目、2日目+ご希望の2ケース:19,800×4=79,200円)
(1日目、2日目+ご希望の3ケース:19,800×5=99,000円)
(1日目、2日目+ご希望の4ケース:19,800×6=118,800円)
(1日目、2日目+ご希望の5ケース:19,800×7=138,600円)

※ご入金のお願い:5営業日以内にお支払いをお願いいたします。ご入金をもってお申込み確定となります。

割引
- 友人紹介割 → 5%引き(7,420円お得!)
- 学生割引 → 30%引き (44,520円お得)

※割引適用は全8回受講した方限定
​※割引併用可能

受講スタイル比較

ライブ配信 動画受講
講座スケジュール 各講座ごとに日程が固定 講座日の翌3営業日以内に動画配布
講座への出席 あり なし
動画について 講義で撮影した動画を配布 講義で撮影した動画を配布
動画視聴期間 最終回から3ヶ月後まで 最終回から3ヶ月後まで
講師への質問/課題添削
※講師への質問は開講中のみ
あり あり
修了テスト 講義の最終日 複数の候補日あり
料金 148,400円(税別) 118,720円(税別)
内容 通信環境さえあれば全国どこからでも、講座スケジュールに合わせてリアルタイムに受講可能です。
また、講義時に講師へ質問し、その場で疑問を解決できます。
同じ教室の仲間と学習を進めることでモチベーションを高めることができます。
独学希望者向け。
ご自身の希望する時間帯に閲覧できます。
動画は講座スケジュールに合わせて配布致します。
ライブ配信の復習用としてもお渡ししております。
ライブ配信同様、講師への質問はチャットツールにて承っております。

安心の返金保証

講座内容およびカリキュラムはエキスパートが作成・監修した自信作です。 万が一講座内容にご満足いただけない場合、講座開始後1週間以内であれば全額返金します。 ※今後の講座の改善のため、アンケートへの回答は必須となりますのでご了承ください。

ケーススタディ実演講座(全日)
お申し込み

AIJO-PTAC01
お申し込み区分
受講形態
受講会場・日時
友人紹介割引

紹介者名
学生割引

学校名

ケーススタディ実演講座(全日) 

148,400(税別)
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