BOOSTA by INTLOOP

お問い合わせ

新入社員実践型研修のご案内

コンサルティングファームの

イントループが運営!

AIエンジニア
育成特別コース

未経験の新卒を短期間でITの現場での戦力化を実現!
未経験の新卒を短期間でITの現場での戦力化を実現!
無料オンライン相談はこちら

ITコンサルの実績豊富なイントループが
制作·運営しています。

AIエンジニア育成特別コース
とは

Step1でプロジェクトの現場で必須となる基礎スキルや、要件定義・設計など実践中心の研修で基礎力を身につけられ、Step2でJDLA認定コースを含むカリキュラムでAIエンジニアに必要な理論と実装力を訓練できる法人向け研修サービスです。

JDLAロゴ
BOOSTAイメージ BOOSTAイメージ

未経験の新卒を短期間で
ITの現場での戦力化を実現!

CUSTOMIZE

社員のITリテラシー向上からエンジニア
スキル習得まで
目的に合わせて
研修内容をカスタマイズいたします。

研修担当者様が抱える
こんなお悩みを解決します

SOLUTION

講義形式の研修

だけではスキルが
身につかない

講義形式の研修

実践中心!

議事録50時間
プレゼン用スライド 100枚
身につきやすい

01

現場で即戦力になる

エンジニア育成方法
がわからない

現場で即戦力

コンサルティングファーム

が設計したBOOSTA
だから出会える
超一流のメンター陣

02

オンライン研修

でスキルが身に
つくか不安

オンライン研修

実務経験豊富

な講師が受講生に
寄り添いながら
研修を行います

03

IT未経験

の新入社員を短期間
で戦力化したい

IT未経験

50日間で

AIエンジニアの
基礎に必要な理論と
実装力を訓練

04

新人社員
研修メニュー

MENU

研修スケジュール 研修スケジュール

未経験の新卒を短期間で
ITの現場での戦力化を実現!

まずはお気軽に
お問い合わせください

AIエンジニア育成特別コース研修概要

OVERVIEW

タイトル 内容 開催期間

step1
エンジニアに求められる基礎力を訓練

エンジニアとしてプロジェクトのアサインされた際にすぐにバリューを発揮できるよう、 プロジェクトの基本的なワークを学びます

  • ·基本的な考え方(ロジカルシンキング)·プロジェクトの進め方·議事録作成方法、 プレゼン
  • ·要件定義・設計書の作成方法(エクセル、パワーポイントの活用方法)を 学びます。
  • ·講義だけでなく、実際に作業を行うことにより、プロジェクトにアサイン後もすぐに 動けるように推進します(議事録50時間、プレゼン用スライド100枚程度想定)

20日間

step2
AIエンジニアに必要な理論と実装力を訓練

Pythonの基礎から機械学習まで理論の学習と実装の演習を行い、AIエンジニアの基礎を学びます

  • ·Python基礎では、プログラミングの基礎を理解した上で、円滑なチーム開発や運用を見越したプログラムを開発可能な人材の基礎を形成します
  • ·本研修には、「JDLA認定AIエンジニア育成E資格取得コース」を含みますので、機械学習に必要な数学も含め、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修得し、AIエンジニアの証であるJDLAのE資格取得を目指すことが可能です
  • 機械学習の実践演習として、データ分析に取り組みます(4種のデータセットと7種のアルゴリズムによる演習)

30日間

受講形式

オンライン

定員

25名(最少催行人数10名)

価格/人

88万円/人(税込)

受講形式

オンライン

必要環境

Google Chrome 最新版、又はSafari 最新版。
パワーポイント、エクセル、Google Colabが利用できるPCを持参してください

*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。

研修スケジュール
研修スケジュール

メンター紹介

MENTOR

東出 忠昌

東出 忠昌TADAMASA HIGASHIDE

プロフィール
Tabian株式会社取締役
大手コンサルティングファーム複数社を経験の後、株式会社ベルテクスパートナーズに創業メンバーとして参画。
InsurTech企業のコンセプトデザインなども並行して推進。
2019年より独立し、複数企業・団体の経営・運営を行う。

講演歴
·ソニー株式会社「コミュニティビジネスの今と未来」
·PWC合同会社「SDGsコンソーシアム若年層の貧困の実態」
·明治大学「サロンマネジメントプログラム特別講演」
·東京理科大学「ドクター課程のキャリアデザイン」

コンサルティング実績(一部抜粋)
[経営改革]
国内大手タクシー会社、グループ全体IT投資戦略策定支援、国内大手物流会社、新規サービス検討・実行支援、国内大手証券会社、新規部門立ち上げ及び要員計画及び人員調達・育成方針策定支援、国内メディア会社、長期戦略立案及びデジタル新規事業創出にかかるアドバイザリー業務
[プロジェクトマネジメント]
国内大手証券会社、金融一体課税法案適用プロジェクト、PMO支援、外資系大手保険会社、日本支社改革プロジェクトPMO支援、国内大手物流会社、大口顧客分析システム構築、プロジェクトマネージャー、国内大手物流会社、BIツール導入及び予算集約システム構築、プロジェクトマネージャー
[システム改革]
国内大手証券会社、全帳票アウトソーシングに伴う構想策定及びPJ立ち上げ支援、国内大手証券会社、金融工学研究・分析システムリプレース支援、国内大手物流会社、日本最大級基幹システムダウンサイジング、国内大手タクシー会社、グループ内顧客情報統合における効果策定、国内大手タクシー会社、スマートデバイスを利用した新規サービス検討、国内中堅コンサルファームエグゼクティブ向け教育サービス立上げアドバイザリー業務

株式会社Cocooon代表取締役
株式会社スクナヒコ取締役
社団法人グラミン日本顧問

もっと見る

金子 純也

金子 純也JYUNYA KANEKO

プロフィール
2018年よりMorning Project Samurai を株式会社化。
AIを中心とした教育事業を展開。プログラミング初心者を大手総合研究所のPoCエンジニアに育てるなど、「新たな一歩」のための教育に注力。
2016年に博士後期課程を中退してフリーランスプログラマに。有名AI ベンチャーへの参画などを経験し、2017年よりコグニロボ株式会社取締役CTO へ就任。
自社AI プロダクト開発の他、大手事業会社のAI PoCを多数手がける。
2014 年、大学院博士後期課程在籍中に「新たなチャレンジを応援する」任意団体Morning Project Samuraiを設立。

主な研修分野
機械学習、数学、Python Web Programming、Python を用いたプログラミング概論

経歴·特徴
[学歴]
学歴筑波大学大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了
[職歴]
2018~ Morning Project Samurai 株式会社 代表取締役CEO & CTO、2017~ COGNIROBO 株式会社 取締役、CTO2016~2017 フリーランスプログラマ

主な研修実績
·エンジニア個人向けプログラミングおよび機械学習系のPBL 型研修多数
·中規模金融系SIer企業におけるPython Web プログラミング研修
·大手事業会社における機械学習の理論および実践に関する主力人材育成研修
·中規模製造系SIer企業におけるプログラミングおよび機械学習に関する新人研修

もっと見る

大塚美妃

大塚 美妃MIKI OTSUKA

プロフィール
Tabian株式会社BusinessDeveloper
大手コンサルティングファームにて小売業案件の要件定義から開発まで従事した後、スタートアップにてサービス開発・運営を経験。
現在は複数企業に対してビジネス開発支援を行う。

コンサルティング実績
[経営改革]
·国内WEB企業中期経営計画策定
·国内ARスタートアッププロダクト販売戦略策定
·国内メガベンチャー新規事業企画
·実施計画策定
[システム改革]
·国内教育企業自社プロダクトマネジメント
·セールスプロモーション
·国内中堅小売企業BPRシステム提案
·導入・大手製菓メーカーBPRシステム提案・導入

もっと見る

河野 真幸(仮名)

河野 真幸(仮名)MASAYUKI KAWANO

プロフィール
タビアン株式会社にてインフラエンジニアを担当

主な研修分野
AWS

経歴・特徴
大学卒業後、渋谷のベンチャーに入社。
自社サービスであるWebアプリケーションの開発に携わる。
その後インフラチームに配属。
AWSを中心に構築・保守・運用を行う。
インフラチームで行ったAzureからAWSへと載せ替えた経験を題材にAWS Summitにて登壇。
CloudFormationやECS等を用いたIaC領域が得意。

もっと見る

田津 瑞貴 (仮名)

田津 瑞貴 (仮名)MIZUKI TAZU

プロフィール
タビアン株式会社にてインフラエンジニアを担当

主な研修分野
AWS

経歴・特徴
神奈川県横浜市出身。
大学院修了後、大手通信企業に入社。
コアネットワークの仮想化実現のための方式設計·検証に携わる。
その後、スマホアプリを展開するスタートアップ企業に転職。
AWSを用いて、自社サービスのインフラ環境の最適化設計·構築·運用を行っている。

もっと見る

安藤 悠 (仮名)

安藤 悠 (仮名)YU ANDO

プロフィール
タビアン株式会社にてインフラエンジニアを担当

主な研修分野
AWS

経歴・特徴
大学院修了後、大手複合機メーカーに入社。
GCPを用いた社内向けアプリケーションの設計·開発に携わる。
その後、eスポーツ関連のスマホ/ウェブアプリを展開するスタートアップ企業に転職。
AWSを用いた自社サービスのインフラ環境の設計·構築·運用とアプリケーションの設計·開発を行っている

もっと見る

AIエンジニア
育成特別
コースカリキュラム

CURRICULUM

タイトル 内容 日数

レクチャー

  • ·プロフェッショナルマインド:エンジニアとして求められるスキル
    基礎となるマインドセットを学ぶ
  • ·ロジカルシンキング:業務上必須であるロジカルシンキングについて学ぶ
  • ·コミュニケーション:正しく理解する・してもらうコミュニケーションを構造的に学ぶ
  • ·パワーポイント:シナリオライティング、コンテンツの整理手法等を学ぶ
  • ·エクセル:基本的な関数の使い方・分析方法について学ぶ

5日

実践

  • ·パワーポイント作成:任意のテーマについて50枚程作成
  • ·フェルミ推定:ケースワークとして10問程の課題を実践
  • ·エクセル実践:基本的な関数を用いた課題を複数実践

5日

レクチャー

  • ·IT業界について:IT業界の基本的な知識。特に主要な登場人物や、実際に発生するプロジェクト内容などを学ぶ
    PMOが果たすべき役割や実務、課題管理などを体系的に学ぶ
  • ·各種プロジェクト管理方法

3日

実践

  • ·課題/リスク管理、スケジュール管理、会議体管理、品質管理について学ぶ
  • ·議事録管理:ステークホルダー間の認識を抜け漏れなく共通化する方法について学ぶ。重要な決定事項が曖昧にならない
    よう、端的かつ明確化する方法について学ぶ

6日

プレゼン

  • 最終プレゼンテーション:所定のお題に対して各自プレゼンテーションを実施。
    各社担当マネージャー等に参加頂き、評価を行う
  • ·フェルミ推定:ケースワークとして10問程の課題を実践

1日

タイトル 内容 日数

機械学習のためのPython基礎

  • Deep Learningを用いた画像認識をテーマに、インタプリタ言語の仕組み·変数·関数· クラス·制御構造·ファイルの入出力·外部ライブラリの利用といったPythonの基礎か ら、チーム開発において必須の能力であるオブジェクト指向プログラミングを用いた再利用性の高いプログラム開発について学びます

5日

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

3日

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

4日

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

4日

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

3日

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

3日

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に適用させる方法を学習します

3日

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適用するための開発環境構築や設計の考え方について学習します

1日

データ分析演習

  • CTRの予測、顧客の取引実行判定、顧客満足度推定、リコメンデーションの為のデータ分析について演習を行い。最先端のアルゴリズムを業務に取り込む手法を学習する

4日

条件を満たすことで支払った教育訓練経費の最大70%が教育訓練給付金として支給されます。

助成金:全コース人材開発支援助成金
 若年人材育成訓練対象

SUBSIDY

※人材開発支援助成金の支給要件を満たしていることを前提に、助成金のシミュレーションを行うと下記の通りとなります。
助成金の受給の可否については、お客様自身でご確認・ご判断の上、お客様自身で申請していただけるようお願いいたします。

【参考】人材開発支援助成金を活用した
「AIエンジニア育成特別コース」シミュレーション
(中小企業の場合)

項目 受講料/研修時間 経費助成/賃金助成 助成金/人

AIエンジニア育成特別コース研修費用

  • 800,000円

A経費助成額

  • 800,000円

800,000円×45%

360,000円

賃金助成額

  • 7時間×50日=350時間

350時間×760円

266,000円

助成金合計

626,000円

研修費用-助成金合計

174,000円

実際の手続きは下記の厚労省のホームページやパンフレットを参照し、労働局にお問い合わせの上で進めてください。

●厚労省の「人材開発支援助成金(特定訓練コース、一般訓練コース、教育訓練休暇付与コース、特別育成訓練コース)」ページ https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/koyou/kyufukin/d01-1.html
●令和2年度版パンフレット(特定訓練コース、一般訓練コース)
簡易版 https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/000617728.pdf

当コース修了数年後のキャリアパスイメージ

E資格取得後の役割として、AI(機械学習)エンジニアだけでなく「AI人材」として幅広い選択肢を得ることができます。AIエンジニアとして実務経験を積み、さらにビジネスの企画・立案・推進などの経験を積むことで様々な役割で活躍することができます。

橋渡し人材

(コンサルタント)

橋渡し人材

AI技術の可能性やリスクなどを理解して、ビジネスシーンにおいて適切に活用できる人材

01

データサイエンティスト

データサイエンティスト

適切な手法を用いて各種データを分析することで、ビジネスデータを活用して意思決定に寄与できる人材

02

機械学習エンジニア

機械学習エンジニア

機械学習のアルゴリズムを理解し、実装できるだけではなく、アプリケーションへの組み込みなどを実装できる人材

03

研究開発員

(リサーチャ)

研究開発員

最新のAI技術や機械学習の技術をキャッチアップし続け、ビジネスシーンにおいて最良の知見を提案できる人材

04

未経験の新卒を短期間で
ITの現場での戦力化を実現!

まずはお気軽に
お問い合わせください