AIエンジニア育成研修

AIエンジニア育成研修

AI活用の未来を切り拓く!
実務に直結する「第四次産業革命スキル認定講座」

AIエンジニア育成研修では、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を習得できます。この研修は、「AI・DX時代に不可欠なAIの専門家」を目指すビジネスマン、技術者やエンジニアに向けて提供されています。JDLAが発行するE資格に準拠した応用数学・機械学習・深層学習(ディープラーニング)を学び、最先端技術の利活用に必要な知見と技術を獲得できます。研修を受講することで、最先端技術を駆使した業務効率化、高収益化、社内におけるAIプロジェクトの推進を可能にし、自社の持続的な存続と発展に必要不可欠な人材育成が可能です。

実施方法
eラーニング
LMS対応・修了証を発行します
時間・期間等
標準学習時間 73時間
視聴可能期間 6ヵ月
料金
一人当たり229,900円(税込)
※1社最低5人以上

対象者

  • ディープラーニングを業務に活用し、組織で中核的な役割を担いたいエンジニア
  • AIを活用する業務に従事しており、さらなるスキル向上を目指すビジネスパーソン
  • AI開発についての専門知識を深めたいプロダクトマネージャー
  • AI関連サービス・プロダクトの企画担当者、営業担当者
  • 最新のAI技術を活用し、業務効率化と収益向上を実現したい経営者

講座カリキュラム

大区分 小区分 標準学習時間
計73時間14分
1.Python 計11時間9分
1-1 Python基礎知識 2時間13分
1-2 数値計算ライブラリ Numpy 2時間13分
1-3 データ解析用ライブラリ Pandas 2時間13分
1-4 グラフ描画ライブラリ matplotlib 2時間15分
1-5 Python修了試験 2時間15分
2.数学 計11時間52分
2-1 微分・積分 2時間14分
2-2 線形代数 2時間15分
2-3 確率統計 2時間16分
2-4 情報理論 2時間22分
2-5 数学修了試験 2時間14分
2-6 【追加講義】特異値分解 4分
2-7 【追加講義】同じものを含む順列 2分
2-8 【追加講義】代表的な確率分布 2分
2-9 【追加講義】ベルヌーイ分布 3分
2-10 【追加講義】二項分布 2分
2-11 【追加講義】カテゴリカル分布 3分
2-12 【追加講義】多項分布 4分
2-13 【追加講義】正規分布 11分
3.機械学習 計21時間53分
3-1 機械学習概論 2時間13分
3-2 教師あり学習(回帰) 2時間6分
3-3 教師あり学習(分類) 2時間29分
3-4 データの前処理・次元削減 1時間50分
3-5 前処理~実装・報告書作成(演習)① 2時間12分
3-6 前処理~実装・報告書作成(演習)② 2時間12分
3-7 ビジネス実務応用 2時間1分
3-8 教師なし学習 2時間23分
3-9 機械学習講座修了試験 2時間12分
3-10 カリフォルニア住宅価格を用いた補足解説① Read data 12分
3-11 カリフォルニア住宅価格を用いた補足解説② Regression① 22分
3-12 カリフォルニア住宅価格を用いた補足解説③ Regression② 17分
3-13 カリフォルニア住宅価格を用いた補足解説④ Regression③ 3分
3-14 カリフォルニア住宅価格を用いた補足解説⑤ Model Trancparency 10分
3-15 【追加講義】パターン認識 1時間11分
4.ディープラーニング 計28時間20分
4-1 順伝播型ネットワーク 2時間11分
4-2 最適化/二次手法の近似/最適化戦略 2時間20分
4-3 正規化/半教師あり学習 2時間12分
4-4 ディープラーニングにおける正則化 2時間12分
4-5 CNNの基礎/仕組みの理解と実装 2時間2分
4-6 CNNの各手法/VGGやResNet等 2時間46分
4-7 RNNの基礎/仕組みの理解と実装 2時間1分
4-8 Attention Transformer, BERTなど 2時間8分
4-9 生成モデル/VAEとGAN等 2時間3分
4-10 強化学習 2時間12分
4-11 開発運用 1時間58分分
4-12 【追加講義】画像認識_Resnetの改良
Wideresnet/Pyramidnet
7分
4-13 【追加講義】Efficient Net 10分
4-14 【追加講義】Graph Newral Network /Graph Convolution 4分
4-15 【追加講義】FCOSアンカーフリー・FPN 15分
4-16 【追加講義】Masked R-CNN 9分
4-17 【追加講義】音声処理/フーリエ変換/メル尺度/ケプストラム/LSTMによる音声認識 44分
4-18 【追加講義】生成モデル VQ-VAE 7分
4-19 【追加講義】距離学習(Metric Learning)Triplet loss 7分
4-20 【追加講義】メタラーニング・MAML 11分
4-21 【追加講義】モデルの解釈性、可視化、Explainable AI、Grad-CAM、LIME、SHAP 17分
4-22 【追加講義】Vision Transformer 42分
4-23 【追加講義】Segmentation 19分
4-24 【追加講義】転移学習 9分
4-25 【追加講義】深層学習の開発環境 28分
4-26 【追加講義】Dockerハンズオン講座 26分

導入実績など

  • 鹿児島県、和歌山県、静岡県、茨城県などの自治体、エンタープライズ、中小企業問わず、多くの団体に提供実績あり
  • 受講者数は延べ累計9,000人以上
  • 経済産業省が認定する「第四次産業革命スキル認定講座」