最短ルートで実践力が身につく
オンライン完結型
AIエンジニア育成
E資格取得コース
学びやすい「テキスト解説+図解」と豊富な演習!合格への一本道がここに

お知らせ

AIエンジニア育成E資格取得コースとは

当社はこれまで多くの一流の人材をアサインしてタスクフォースを組み、クライアントとの数々の課題を解決してきたコンサルティングファームです。
コンサルティングの基本の一つは、雑多で複雑な状況(情報)をわかりやすく整理し、クライアントが即座に本質を理解できるように伝えることにあります。
当コースは、制作にあたり、機械学習の実践に必要な知識やスキルを、「テキスト解説+図解」でわかりやすく整理し、初学者にとって学びやすい教材であることを目指しました。
また、当コースには超一流のメンターの参画が決定しました。
E資格を足がかりとし、今後AIエンジニアとして圧倒的なキャリアアップを目指す、向上心にあふれたあなたの挑戦を、お待ちしています。
なかなか交流する機会のない超一流のメンターと接することで、あなたのキャリアに全く新しい視座がもたらされることでしょう。

AIプロジェクト経験者のためのコースも提供しております。
受講料5万円(税抜き)→詳細はこちら

E資格の取得にBOOSTAが効く3つの理由

BOOSTA「AIエンジニア育成E資格取得コース」はJDLA認定のE資格取得コースです。カリキュラム速習と記憶への定着に最適化された教材構成や、超一流メンターによる1on1指導など、実践力ファーストの内容が一発合格へと導きます。

特 徴1

初学者でも安心。
機械学習に特化した数学やPythonもカバー

微分・線形代数・統計・確率は機械学習に必須の基礎知識です。本コースは機械学習に必要な範囲に絞りこんだ数学やPython基礎の解説を含むフルパッケージを学習できます。
また、BOOSTAが最も大事にしているのは、速習効率。教材は、一見わかりやすくみえる「動画教材」ではなく、理解・定着率の高い「テキスト&図解」教材。図解を多用することで機械学習の様々な概念を直感的に理解できるように構成しています。

特 徴2

1000問以上の問題で理解度確認と応用力の醸成を促進

豊富な演習問題で効率的に知識を定着させ、実践スキルを向上を促します。(修了要件対象の演習問題約200問、練習問題900問以上)

特 徴3

アクティブラーニング形式で
Kaggle等のコンペの挑戦支援も行う1on1メンタリング

BOOSTAだから出会える超一流のメンター陣。1on1でビデオチャット・メンタリング、個別チャットでの質疑応答、厳しくも温かいコーディングレビュー、そしてAIの実務に関する経験談であなたを着実にAIエンジニアやE資格取得へと導きます。
また、早期(2カ月程度)で修了した受講生には、アクティブラーニング形式として、Kaggle等のデータサイエンス・コンテストへの挑戦や自社データ活用方法検討のサポートを行っています。このように受講生のニーズに合わせた対話が、あなたを一段高みへと導きます。

メンターサポート内容

BOOSTAだから出会える超一流のメンター陣。1on1でビデオミーティング、個別チャットでの質疑応答、そして厳しくも温かいコーディングレビューが、あなたを一段高みへと導きます。

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

O.N.

東京工業大学大学院社会理工学研究科修士課程修了後、大手金融機関に勤務し、東京・ロンドンにて、デリバティブの評価モデル・システム開発を担当。
数理モデルの開発からシステム基盤構築・プロジェクトマネジメントまで幅広い業務を経験。また、スタートアップ企業にて機械学習モデルの研究開発業務にも参画。機械学習モデルでは、生成モデルやクラスタリングモデルを得意としております。

修了生の声

年代・性別:20代女性
職務経験年数:2年
業務内容:RPA開発業務
将来のご希望キャリア:
RPA・AIエンジニア兼務
学習内容がきちんと網羅されていて、初めてAIについて勉強する人にも理解を深められるカリキュラムでした。またメンターの方とのメンタリングでは多角的に私の質問に答えて頂き、また私の興味関心事に結びつけて答えて頂いたので、モチベーションアップと維持に非常に繋がりました。事務局も都度都度お知らせ等ご連絡くださり、しっかり対応頂いたイメージです。全体的に分かりやすい言葉で、演習の正答も都度確認できたので良かったです。
学習内容がきちんと網羅されていて、初めてAIについて勉強する人にも理解を深められるカリキュラムでした。またメンターの方とのメンタリングでは多角的に私の質問に答えて頂き、また私の興味関心事に結びつけて答えて頂いたので、モチベーションアップと維持に非常に繋がりました。事務局も都度都度お知らせ等ご連絡くださり、しっかり対応頂いたイメージです。全体的に分かりやすい言葉で、演習の正答も都度確認できたので良かったです。
年代・性別:20代女性
職務経験年数:約1年6か月
業務内容:システム開発
将来のご希望キャリア:
多方面で活躍できるAIエンジニア
ほぼ知識ゼロからのスタートで不安でしたが多様な技術を学ぶことができてとても刺激になりました。メンタリングも、ほぼ知識ゼロの私に対して楽しく教えていただきモチベーションが保てました。ありがとうございました。
ほぼ知識ゼロからのスタートで不安でしたが多様な技術を学ぶことができてとても刺激になりました。メンタリングも、ほぼ知識ゼロの私に対して楽しく教えていただきモチベーションが保てました。ありがとうございました。
年代・性別:20代女性
職務経験年数:1年未満
業務内容:システム開発
難易度が高い研修でしたが、学ぶことが多く充実した研修期間でした。メンタリングでは質問に対して直ぐに回答して頂くことができ、効率的に学習ができました。事務局の質問対応も迅速で、気持ちよく学習ができました。
難易度が高い研修でしたが、学ぶことが多く充実した研修期間でした。メンタリングでは質問に対して直ぐに回答して頂くことができ、効率的に学習ができました。事務局の質問対応も迅速で、気持ちよく学習ができました。

E資格を取得後のキャリア形成事例

他社比較表

BOOSTA
項目 A社 B社 C社
必要な前提知識
  • 高校数学
  • プログラミング経験
    (言語を問わない)
×
  • 機械学習の基礎知識
  • Pythonの機械学習ライブラリに関する知識
  • 線形代数、微分、確率
  • 統計の基本的な理論の知識
  • 機械学習の基礎知識
  • 大学レベル数学
  • Pythonの基本文法
Python基礎 × ×
機械学習の数学 × ×
機械学習の基礎 × ×
料金(税別) 190,000円 298,000円 279,000円 236,000円
模擬試験料金
(税別)
(受験生向け)
10,000円 × 30,000円 14,800円
経験者コース
(税別)
50,000円 × × ×

無料体験版

いきなり受講を決断するのは難しい…そんな方のために無料のお試しコースをご用意しました。
全体の約2割を受講可能。まずは無料体験版で当コースの全体像や特徴を体験してみてください。
無料体験版
詳細はこちら
※ブラウザ(閲覧ソフト)を使って動作しますので、ダウンロードやインストールは不要です。
※ご利用上の注意はこちら
利用規約にご同意の上お試し下さい。
※受講可能無料体験コース一覧はこちら

FAQ

  • 数学に自信がないが受講しても大丈夫でしょうか。
    AIエンジニア育成E資格取得コースでは、高校レベルの数学として、微分・ベクトル・場合の数と確率・指数関数・対数関数・数列・三角関数の知識が必要となります。中学・高校数学に不安のある方のために、ネット上にある、わかりやすい中学高校数学の解説コンテンツをご紹介しております。安心してご受講ください。
  • 受講したいが、前提の知識を持っていません。修了できるか不安です。
    前提知識に不安がある方や、プログラミング経験がない方でもお申込み可能です。ご経験者の方より学習時間は多くかかると思いますが、実力のあるメンターが受講生の皆さまに寄り添ってフォローしますので、是非チャレンジしてみてください。
    なお、プログラミング経験について、ご経験の言語は問いません。
  • JDLA主催のG検定を持っていないが大丈夫でしょうか。
    G検定の取得は前提としておりません。安心してご受講ください。
  • 仕事が忙しい場合、予定していたメンタリングをスキップ/振替することはできますか。
    メンタリングは、スキップ/振替は可能です。ただし、直前(2日前まで)の変更はキャンセル扱いとなり、振替はできません。振替を行う場合は、必ずメンタリング当日を含む3日前までにご連絡下さい。
  • メンタリングの日程や時間帯はどのように決定されますか。また日程の融通はききますか。
    受講開始時にメンタリングの希望日程をお伺いし、事務局にて調整致します。十分な枠を用意しておりますので、ご希望の範囲内で調整致しますが、どうしても調整できない場合は、再度調整をお願いする場合がございますが何卒ご了承下さい。
  • なぜ受講料が安いのですか。
    理由は3点あります。
    ①オンライン完結型の講義であるため、集合研修型の講義よりも費用を抑えられています。
    ②運営元であるINTLOOP株式会社は、登録のフリーランス15,000名のネットワークを持っているため、メンターの方の協力を得やすく、業界価格よりお安めに設定できています。
    ③AIに関する知識やスキルは、今後、誰もが身につけるべき必須のものと考えております。良い多くの方々に学びの機会を提供できるよう、手頃な価格で、実装スキルを高めていただき、教育サービスを通じて社会貢献をしたいという想いがあるためです。
  • 運営会社のINTLOOP株式会社とはどのような会社ですか。
    INTLOOP株式会社は経験豊富な自社コンサルタントによるコンサルティング事業、フリーランスのコンサルタントやエンジニアと企業をマッチングする人材ソリューション事業を主軸に、企業のあらゆる経営課題を解決する事業を幅広く展開している企業です。
    弊社が運営しているサービスTech Stock、ハイパフォーマーコンサルタントでは、フリーランスコンサルタント・エンジニアの会員登録者数が15,000人を超え、業界最大級のプロフェッショナル人材データベースを保有しています。また、2005年の創業から長年にわたってお客様にコンサルティングサービスを提供してきました。そのコンサルティングノウハウを活かし、フリーランスのコンサルタント・エンジニアの方のスキルアップだけでなく、すべてのビジネスパーソンのスキルアップ、エンドユーザーへの社会貢献のため本サービスを開始しました。
  • オフラインでのコースはありますか。
    AIエンジニア育成E資格取得コースはオンライン完結のコースです。新卒研修として集合型の研修もございますので、ご興味のある方はBOOSTA事務局までお問い合わせください。
  • コースは何か月で終了する必要がありますか。
    短期間に集中して学んでいただくために、受講期間3か月以内に修了するスケジュールとしております。
    この間のみメンタリング・チャットサポートを受けることができます。3カ月間の受講期間終了後も継続してメンタリング・チャットサポートを受けたい場合はは、別途ご相談を受け付けますので、BOOSTA運営事務局にご連絡ください。
  • コースの修了条件を教えてください。
    受講期間3カ月以内にカリキュラムの「イントロダクション」から「開発・運用環境」までの
    1.全レッスンの修了。
    2.全演習問題の正答。
    3.全コーディング問題の正答。
    4.全提出課題の合格(80点以上)。
    がが修了条件となります。
    なお、受講期間終了後も、E資格試験まで復習のために1年以上はコースを閲覧することが可能です。(受講期間終了後は、メンタリング、チャットサポート、課題添削はありません)
  • 修了の条件にメンタリングの出席回数は影響しますか。
    メンタリングの出席回数は修了条件に影響しません。
    本コースのメンタリングでは、学習相談のみでなく、実際のAIプロジェクトの現場や、最近のニュース、今後のキャリアについて等、経験豊富なメンターに様々な質問をすることができます。是非活用してください。
  • 直近のコースの開講日を教えてください。
    毎月月初にコースを開講予定です。詳細はBOOSTA運営事務局までご連絡ください。
  • 分割払いはできますか。
    現時点では分割払いには対応しておりません。
  • Pythonの実装スキルがどの程度身につきますか。
    本コースではPythonのみにフォーカスした学習設計ではありませんが、本コースを通して学習することで、Kaggleの上位やSIGNATEのバッジを目指すことができる程度になる想定です。
  • 修了証の有効期限について教えてください。
    修了証の有効期限は修了証発行日から2年間です。
  • 次回のE資格(G検定)の試験日はいつですか?
    JDLA公式ホームページから最新の受験日をご確認ください。
  • E資格の有用性について
    特にジョブ型雇用のケースでは、スキル要件にE資格の合格を掲げる企業が散見されている状況ではありますが、ジョブ型雇用においても求められるスキル要件は様々です。ただし、資格取得にあたって勉強時間を捻出したことや、日々の習慣として努力した過程は、転職でアピールできる部分になると思います。また、IT系企業の中には、E資格取得者の人数をHPに掲載している企業も増え始めております。今後ますますE資格の知名度や価値は高まるかと存じます。
  • 支払方法について教えてください。
    支払方法は現在お振込での支払いのみ対応しております。ご了承ください。
  • コースに満足できなかった場合、どのような対応になりますか。
    本コースでは、開講日を含む14日以内であれば途中解約が可能です。
    その場合は解約手数料5,000円(税込み)を差し引いた金額をご返金します。
    途中解約を2回行った方は、以後コース申し込みはできません。
  • メンタリングについて、週1回を週2回にしてほしいが可能ですか。
    可能です。追加メンタリング、受講期間延長については、現在メニュー化中ですので、追ってご案内します。
    ご希望の方は事務局にご相談下さい。
  • 受講期間の延長は可能ですか。
    可能です。 追加メンタリング、受講期間延長については、現在メニュー化中ですので、追ってご案内します。ご希望の方は事務局にご相談下さい。
  • 教材をダウンロードしてオフライン環境で使えますか。
    E資格コースではダウンロード機能はありません。 各ページを直接印刷していただくか、オンラインでの学習となります。
  • 受講するにあたり、環境設定は必要ですか。
    本コースはブラウザベースで進めることができますが、環境設定は必要です。 環境設定の方法は様々で、最も簡単なものであればGoogle Colaboratoryを使う形で、環境設定がほぼ不要なものもあります。環境設定の方法については、コースのテキスト内で解説していますのでご安心ください。メンターに相談して環境構築を進めることもできますので、必要に応じてご相談下さい。(教材では、環境構築としてAnacondaの解説をしています。)
  • パソコンの貸し出しはしてもらえますか。
    パソコンの貸し出しは行っておりません。
    一般のノートPCのレンタルなどをご利用いただきご対応をお願いいたします。
  • 推奨するPCのスペックはありますか。
    本コースのPythonコード演習は一部を除いてブラウザ内で練習ができます。Safariの最新版、Chrome最新版をご用意ください。
    また、より現場での実装力を身に着けるためにJupyter Labという開発環境でPythonコードを実行する練習も行うことができます。(※)
    Jupyter Labという開発環境で実行を行う場合のPCスペックの必須動作環境は以下の通りです。
    CPU AVX命令に対応のもの
    メモリ 8GB以上
    オペレーティングシステム 64bitオペレーティングシステム
    • Windows 7以降
    • macOS 10.12.6以降
    • Ubuntu 16.04以降
    (※)必ずインストールしていただく必要はございません。
  • 使用する言語・ライブラリは何ですか。
    言語はPythonを使用します。
    ライブラリはPandas、Tensorflowなどを使用します。ブラウザ上で完結させる場合は、ダウンロードの必要はありません。
  • 転職を前提としなくてもよいですか。
    本コースは、転職を前提とするコースではありません。どなたでもご受講は可能です。
    ご転職の案内/転職サポートは、希望者の方のみ対応致します。 なお、受講途中からも転職サポートは可能ですので、ご希望の方は事務局へご相談下さい。
  • 転職サポートは具体的にはどのように行われますか。
    転職希望の方は、まず弊社キャリアエージェントにレジュメをご登録頂きます。
    次に、キャリアカウンセラーが、ご経歴・ご関心・希望する仕事内容等、ご希望のキャリアプランについてカウンセリング致します。カウンセリング内容を元にキャリアプランをご提案し、厳選された求人の中からあなたにマッチする転職先をご案内いたします。
    ご希望により、経歴書の添削、面接対策の練習もサポートいたします。(※条件等により転職サポートを承れないケースもございます。予めご了承ください。)
    詳細は弊社転職エージェント、ハイパフォキャリアテクストキャリアをご確認ください。
  • 受講修了後、目指せるキャリアはどのようなものがありますか。どのような転職求人がありますか。
    これまでのキャリアやご経験により、目指せるキャリアは様々です。 代表的なところとしては、AIエンジニア、AIプロジェクトの企画担当、データサイエンティスト等が挙げられます。 転職求人としては、大手事業会社や外資系大手コンサルティングファームをはじめとする幅広い求人ニーズを取り扱っていますので希望のキャリアをご提案することが可能です。
    また本コースではコース受講中に経験豊富なメンターによるメンタリングがありますので、メンターにキャリア相談をすることが可能です。是非ご活用下さい。
  • 受講料全額返金のルールについて教えてください。
    返金の条件は、
    ①本コースを受講修了されること
    ②弊社転職支援サービスを通して受講後半年以内に転職されること
    の2点となります。
    受講料の返金は入社から40日後にご指定の口座に弊社名義の口座から振り込みとなります。
    その他詳細条件については、利用規約の第15条 転職支援サービス をご覧ください。
  • 転職サポートを受けるための条件はありますか。
    受講生の方のキャリアのご志向により様々ですが、転職サポートを受けるにあたって特別な条件はありません。ただし、希望されるキャリアや、希望される条件等によっては、ご支援できない場合もございますので、予めご了承ください。本コース受講前に、少しでもAIやPythonに関する業務を経験されている方や、エンジニアやコンサルタントとしてのご経験がある方には、特に幅広いキャリアをご提案可能です。
  • 在職中からでも受講可能ですか。また、転職活動をするタイミングはいつですか。
    当コースは転職前提のコースではございませんので、どなたでもご受講は可能です。
    転職活動を行うタイミングはケースバイケースですが、ご転職を希望される場合は、受講修了前から動かれることをお勧めしております。ご不明点やご相談がございましたら、事務局までお気軽にご相談ください。
  • いわゆる副業のような働き方での就業の場合、受講料の返金はされますか。
    正社員転職を対象としています。 主業務以外での、業務委託契約・契約社員等のいわゆる副業としての就業は全額返金の対象外となります。

AIエンジニアへのキャリアを支援

コース概要

本コースを受講することで、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時間の集中コースで高い技術を身につけることができます。
コース名 AIエンジニア育成 E資格対応コース(通常コース)
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 高校数学の数IA, 数IIBの基礎理解
受講料 19万円(税抜)
お支払い方法:銀行振込
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
修了要件 カリキュラムの「1. イントロダクション」から「6. 開発・運用環境」までの
1.全レッスンの修了。
2.全演習問題の正答。
3.全コーディング問題の正答。
4.全提出課題の合格(80点以上)。
コーススケジュール 2021年5月3日 (月) 開講コース: 申込締切日2021年4月29日(木)
必要環境 Google Chrome 最新版・Safari 最新版
解約期間 開講日を含む14日以内

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。

AIプロジェクト経験者向けコース

E資格取得を目指す「AIプロジェクト経験者」の方へ向けた日本ディープラーニング協会JDLA認定プログラムです。受講を修了すると、E資格の受験が可能になります。学習フォローが必要な方は追加でお申し込み可能、通常コースへの変更も可能です。
受講料 5万円(税別)
お支払い方法:銀行振込
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(一部動画)
受講対象者 機械学習プロジェクト経験者(受講前テストは行いません)
前提スキル 高校数学の数IA, 数IIBの基礎理解
3か月以上のAIプロジェクト・機械学習プロジェクト経験
学習想定総時間 総時間20時間(レッスンや演習などカリキュラムは、AIエンジニア育成 E資格対応コースと同じです)
学習フォロー チャット質問:無し
メンタリング回数:0回
学習フォローの追加 学習フォローセット(チャット質問無制限+メンタリング4回)6万円を追加でお申込みいただけます。複数セットのお申し込みが可能です。
課題レビュー 有り
学習期間 開講日より3カ月
修了要件 学習期間中に
1.修了要件対象レッスンの修了。
2.修了要件対象演習問題の全問正答。
3.全コーディング問題の正答。
4.全提出課題の合格(80点以上)。
必要環境 Google Chrome 最新版・Safari 最新版
コースの乗り換え 学習期間中に16万円をお支払いいただければ、通常コースと同じサービスをご提供いたします。
コーススケジュール 2021年5月3日 (月) 開講コース: 申込締切日2021年4月29日(木)
解約期間 無し

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.コースに関する質問
    2.コースに
    関する質問
  • 3.コース申込
    3.コース申込
  • 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事前申込の場合

  • 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資格とは・E資格出題範囲

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。
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

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)コース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。 8
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。 22
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。 22
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。 13
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。 12
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。 10
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。 5

E資格コースはAIリーディングカンパニーの
ブレインパッドが監修

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