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2月受験短期集中コース申し込み
Japan Deep Learning Association CERTIFIED PROGRAM

業界最安価格帯の
受講料19万円!

AIエンジニアE資格取得コース

~たった90日で実践力のあるAIエンジニアに~

2020年12月1日(火) 開講コース:申込締切日 11月26日 (木)

E資格模擬試験

開催日
12/19(土)~12/20(日)
受験時間
120分 (開始時間:9時~20時)
受験環境
完全オンラインで実施、PC・ブラウザ(Chrome最新、またはSafari最新必須)
対象者
どなたでも受験可能です。
申込期日
12/16(水) 振込期日:12/17(木)
費用
2万円(税抜)。弊社コース受講生は1万円(税抜)で別途ご案内いたします。
受験内容・サポート
・E資格本試験レベルの設問100題
・本番同様の多肢選択式(記述問題なし)
・解答解説を全受験者に公開
・受験者には個別レポートを案内

※開催日に受験できなかった場合でも、閲覧期間内(結果発表後~2/15)であれば何度でも問題を解くことができます。(自動採点。ただし、個別レポートはありません。)
※キャンセル規定: 12/18(金)以降のキャンセルについては、返金は一切いたしかねます。

短期集中コース説明

「2021年2月E資格受験」短期集中コース

概要:本コースは、費用を抑え、かつ2021年2月のE資格試験を目指す方を対象とした短期集中コースです。
カリキュラム及び教材は、AIエンジニア育成E資格取得コース(通常コース)と同じです。
※申し込みに際し、選抜テスト等は行いません。
※想定学習時間:80h(通常コースと同様)

開講日:12月1日、12月7日 学習期間終了日:1月20日
受講料:17万円(税抜)

短期集中コースと通常コースとの違い

短期
通常
価格
17万円(税抜)
19万円(税抜)
学習期間
約50日
3か月
メンタリング回数
4回
12回
Japan Deep Learning Association CERTIFIED PROGRAM

E資格とは?

E資格とは、⼀般社団法⼈⽇本ディープラーニング協会(JDLA)により創設された、AIエンジニア育成のための資格です。ディープラーニングに関する知識や実装技術を有する人材の育成を目的としており、一般的なAIの知識からプログラミングまで幅広く出題されます。ディープラーニング技術を活用し、ビジネスに大きな付加価値を提供できる市場価値の高いエンジニアを目指すために今注目されています。BOOSTAは日本ディープラーニング協会認定のE資格プログラムです。

*資格試験受験のためには、日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定するプログラムの受講が必要です。

Trouble E資格取得コース選びこんなお悩みありませんか? Trouble E資格取得コース選びこんなお悩みありませんか?

BOOSTAの「AIエンジニアE資格取得コース」なら解決できます。

Features BOOSTA 3つの特徴 Features BOOSTA 3つの特徴

特徴1

受講料20万円以下の最安価格帯コース

  • 受講料:19万円(税抜)※90日短期集中型

    受講料:19万円(税抜)
    ※90日短期集中型

  • コース申込先着20名様限定で1割引

    コース申込
    先着20名様限定で1割引

  • 資格取得後、転職成功で受講料全額無料

    資格取得後、転職成功で
    受講料全額無料

特徴2

いつでもどこでも学べるオンライン完結型

  • ブラウザ完結

    ブラウザ完結

    ブラウザのみでコーディング演習や課題を完結することができます。もちろん、実務で使えるように環境構築方法についても学びます。

  • スマートフォンに対応(一部演習を除く)

    スマートフォンに対応(一部演習を除く)

    移動時間などの隙間時間でお手持ちのスマートフォンから学習できるため、自分のペースで進められます。

  • 実装スキルが効率的に身につく

    実装スキルが効率的に身につく

    オンラインで、豊富なコーディング演習や実装スキルを効率良く磨くことができます。

特徴3

充実したメンタリングで学習をサポート

  • チャットでいつでも質問回答

    チャットでいつでも
    質問回答

    メンターが1つ1つの質問に回答・返信します。

  • ビデオチャットメンタリング

    ビデオチャット
    メンタリング

    週1回、1回25分、実務経験豊富なメンターが受講生の疑問を解決し合格にむけて寄り添います。

  • AIエンジニアによるコーディングレビュー

    AIエンジニアによる
    コーディングレビュー

    あなたの書いたコードをエンジニアがレビューします。質の高いレビューを通じて実装スキルを身につけられます。

Mentors メンター紹介 Mentors メンター紹介

Mentor 01

F.O.

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了。国内SIerでのシステムエンジニア・プロジェクトマネージャを経て、外資系企業にコンサルタントとして勤務した後、現在はスタートアップ系コンサルティング会社役員。テキストマイニング、自然言語処理、機械学習によるテキスト分類、顔認証システム等、様々なAI、データサイエンス関連プロジェクトに参画。

Mentor 02

小池優希

名古屋大学大学院情報科学研究科修了後、東証一部上場企業にてAI/MLエンジニアとして3年半従事。自然言語処理を中心にデータ分析、インフラ、システム開発など幅広いスキルを有する。またグローバル企業へのAIのシステム開発/導入/PoC経験など多数の実績を持つ。2020年6月に独立しMIRAINOTE株式会社を創業。

Mentor 03

蔡 裕立

東京大学先端科学技術研究センター数理情報工学博士
世界最大級のプロフェッショナルサービスファームで応用数学者として務めております。
東京大学 応用数学者 (非常勤)
アルゴリズム設計・分析専門サービス事務所 社長

国際金融規制バーゼル IIとバーゼル III 計量リスク管理(信用リスク、市場リスク、流動性リスク)専門家でメガバンクグローバル計量内部モデル、総合商社グローバル信用リスク内部モデル、エネルギー会社グローバル信用リスク内部モデルと投資管理分析仕組みの方法論高度化を設計することを担当しております。

専門領域は応用数学、計算統計学、計量リスク管理、数値計算、オペレーションズ・リサーチ (数理最適化、待ち行列理論など)です。

Mentor 04

A.M.

横浜国立大学大学院理工学府修了。金融機関で約20年のキャリア。外資系証券・監査法人・証券会社・銀行で幅広く業務を遂行。銀行では銀行員の営業戦略データベースを構築し、複数の部門のマーケティング施策の策定を担当。直近はIT業界で機械学習・データサイエンス系プロジェクトに参画。数値予測、ハイパーパラメータの最適化などを得意とする。

Mentor 05

Y.Y.

東京都立大学院情報科学域在学中。生体認証やUI・UXの研究に従事。学部4年時からスタートアップ企業にて画像認識システムの開発に参画。

Supervision AIリーディングカンパニーのブレインパッドが監修 Supervision AIリーディングカンパニーのブレインパッドが監修

Flow E資格取得までの流れ Flow E資格取得までの流れ

①無料カウンセリングの場合

  • 1.無料カウンセリング
    1.無料
    カウンセリング
  • 2.講座に関する質問
    2.講座に
    関する質問
  • 3.講座申込
    3.講座申込
  • 4.受講開始
    4.受講開始
  • 5.修了
    5.修了
  • 6.E資格受験
    6.E資格受験
  • 7.E資格取得
    7.E資格取得

②申込の場合

  • 1.申込
    1.申込
  • 2.申込メールの送信
    2.申込メールの
    送信
  • 3.受講開始
    3.受講開始
  • 4.修了
    4.修了
  • 5.E資格受験
    5.E資格受験
  • 6.E資格取得
    6.E資格取得

E資格 出題範囲

応用数学 線形代数、確率・統計、情報理論
機械学習 機械学習の基礎、実用的な方法論
深層学習 順伝播型ネットワーク、深層モデルのための正則化
深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク
回帰結合型ネットワークと再帰的ネットワーク
生成モデル、強化学習、深層学習の適用方法
開発・運用環境 ミドルウェア、軽量化・最適化技術

Examples E資格を取得後のキャリア形成事例 Examples E資格を取得後のキャリア形成事例

Steps AIエンジニアへのキャリアを支援 Steps AIエンジニアへのキャリアを支援

Course 講座概要 Course 講座概要

本講座を受講することで、実務に直結する実用性の高い知識と技術を習得でき、ビジネス現場で活躍するAIエンジニアを目指せます。
日本ディープラーニング協会が認定するE資格対応のプログラムとなっており、計80時間の集中講座で高い技術を身につけることができます。

講座名 AIエンジニア育成コース講座 E資格対応
学習目標 環境構築からモデル構築までの理解とコードで実装できる能力を身につける。
受講形式 テキスト&動画形式
受講対象者 プログラミング経験者の方
前提スキル 関数や制御構文を理解している。行列や微分の計算を行ったことがある。
高校数学までの理解
受講料 19万円(税抜)
お支払い方法:銀行振込
(2020年11月4日開講コース:お支払い期限11月1日)
学習想定総時間 約80時間以上(コンテンツ閲覧・コード作成・課題の実施時間)
学習期間 3カ月
コンテンツの視聴可能時間 1年間
コーススケジュール 2020年12月1日(火) 開講コース:申込締切日 11月26日 (木)
必要環境 Google Chrome 最新版・Safari 最新版

注:ディープラーニング協会は、ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげていこうという意図のもとに設立された団体です。

Image 講座イメージ Image 講座イメージ

カリキュラム 概要

カリキュラム 概要 学習想定
時間(h)
イントロダクション 日本ディープラーニング協会が実施するE資格(エンジニア資格)講座の全体像と学習の進め方を説明します。 1
Python基礎 Pythonでデータ分析を実施する際の環境構築の方法と基礎文法から数値計算、データ集計、グラフ作成の方法を学習します。 5
数学 機械学習・ディープラーニングの学習に必要となる数学知識(微分、線形代数、統計と確率分布)について学習します。 17
機械学習 機械学習を理解する上で必要となる基本知識と、主要な機械学習アルゴリズム(教師あり学習、教師なし学習)の内容、実装方法を学習します。 19
深層学習 深層学習の技術的な背景と歴史、これらの技術が発展してきた背景などを踏まえて深層学習の基礎知識と実装方法を学習します。 17
畳み込みニューラル
ネットワーク
画像認識のビジネス現場で活用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習します。 9
回帰型ニューラル
ネットワーク
システムログや電気信号等の時系列信号を扱う回帰型ニューラルネットワーク(RNN)をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習します。 7
生成モデル・
強化学習
ディープラーニングを取り巻く機械学習技術において、画像生成や強化学習等の周辺領域の知見を深層学習を適用させる方法を学習します。 5
開発・運用環境 深層学習技術をビジネス現場で効率的かつ安全に運用するための開発環境の構築や設計の考え方について学習します。 1
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