リトライ割引について | 過去にJDLA認定プログラムを受講した費用(他社講座も可)を割引いたします |
日立グループ専用コース | 日立グループ向けの専用のコースです 提供:株式会社日立アカデミー |
ラビット・チャレンジ | 個人専用のコースです |
本講座は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得するための講座です。
数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学びます。
現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に着ける事がゴールです。
・累計受験者数800名を突破
・8期連続合格率85%超え(各回とも新規受験者)
(JDLA公式が発表している合格率は、https://www.jdla.org/news/20240920001/を参照。)
ビデオ学習サンプル
GAN | E資格はこのようにかなり高度な内容も扱います。
本講座では、「図式の説明」⇒「数式の理解」⇒「ソースコードを実装」という過程でブラックボックスの中身がわかってくるというコンセプトで構成されています。 |
ビデオ学習カリキュラム
学習者のレベルに合わせて、24時間オンデマンドのe-ラーニング学習が可能です。
◆応用数学(約6時間)◆ |
◆機械学習(約5時間)◆ |
Deep Learningの大元には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても、現場では“潰し”が効きません。 いかなる手法やどのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めて頂きます。 ◇冒頭~2分:板書サンプル
◇2分~4分:演習サンプル 講義は講義テキストをベースに進みますが、ビデオでは極力講師による実務の話や、分かりやすい説明、板書を重視しています。 |
◆深層学習(約30時間)◆ |
深層学習はCNNやRNNの基本理論を本筋とし、日本ディープラーニング協会が定めたシラバスに対応した幅広い内容となります。
また、強力な試験対策だけではなく、最新の医療論文から画像認識の実践応用(20分×10本)など、最先端の研究がどのように進められているかにもしっかり触れていただき、論文を読み実装を試してみるなど、E資格取得後の研鑽も自ら進める事が出来る人材であることが、認定講座修了の重要な要件と考えて構成された講座です。 ▼実践編イメージ(視聴は任意です。) 講義内容はE資格の最新シラバスに準じ、日本ディープラーニング協会の審査を経た教材を提供しています。 |
Supervision person
監修
塚本 幸一郎 Koichiro Tsukamoto
略歴
株式会社フジクラ 上席 デジタルリーダー 経営企画室
ソフトバンク在籍後、SAS Institute・米FICO・セールスフォースにてデータドリブンマーケティング、カスタマサクセス、リスクマネジメントなど数多くのテーマに沿った提案・導入に携わる。
その後、博報堂、電通デジタルでデータサイエンス・デザインシンキングに関わるオファリングに従事。
シグマクシス含め複数のコンサルティングファーム及び東京大学医学部発ブティックファームにて最高解析責任者(CAO) パートナー&マネージング・ディレクターとして、数多くの業種へ成長戦略策定・組織変革、経営統合(PMI)、業務プロセス改革・マーチャンダイジング・CRM最適化など上流工程から実行フェーズまで一気通貫で顧客課題・要件に携わる。
現在は非鉄金属大手のフジクラにて、全社経営戦略に関わるデジタル戦略領域をリードしている。 統計学・OR・金融工学・クレジットスコア(FICO®スコア)・行動経済学等のエキスパティーズに裏付けされた、マーケティングモデル導入に関する多くの方法論適用実績を有する。
著書;ここが危ない! ビッグデータの落とし穴(日経BP)
講演;東京大学、他多数。
直近の講演;武蔵野大学データサイエンス学部
※その他 登録、在籍多数
講座概要
カタログコード | E300 |
講座/コース名 | 3ヶ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座 ※本講座はE資格認定プログラム[00011]です。 |
概要 | 実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に、ディープラーニングに関する知識や技術を、数理的な基礎原理から体系的に学習します。 |
価格 | 49万5千円(税込)/ 名 |
割引 |
|
ライセンス期間 | 受講開始から2025年2月28日迄 |
提供方式 | eラーニング |
日程 | 24時間 |
前提条件 | 高校数学までの数学知識、プログラミング経験を有すること。プログラミングの言語の種類は問いません。 ※数学知識やPythonの知識が不足する方は、必ず最初にお渡しする予習教材(AI実装検定A級公式教材「超AI入門講座」)でしっかりと学習してください。 |
受講対象者 | ・ディープラーニングを実装するエンジニアとしての技能を修得したい方 ・E資格試験(日本ディープラーニング協会主催)の合格をめざす方 |
到達目標 | ・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ができる ・E資格試験(日本ディープラーニング協会主催)に合格できる知識や技術の基礎を修得する |
標準学習期間 (学習時間目安) |
約41時間 ※E資格受験を目指す方は、別途約170時間の学習が必要です。 |
学習項目 | 応用数学(6H)/ 機械学習(5H)/ 深層学習(30H) ※E資格の最新のシラバスに対応。 – サンプルソースコード(機械学習10単元以上、深層学習20単元以上) – 修了テスト(修了認定模擬試験) – 演習問題180問以上 – E資格試験対策セット(E資格模擬演習1,2、プラス5点!直前対策講座、論文解説 他) |
QA対応 | QA対応あり(質問無制限/オンライン) |
実装演習 | あり |
対応資格 | E資格 |
学習環境 | ・ビデオ講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らないブラウザ上で実行頂ける環境「GoogleColaboratory」をベースに進めます。 本講座で使用するフレームワークは「TensorFlow」です。「PyTorch」は使用しません。 |
修了認定証発行(E資格受験資格付与)条件 | 以下の条件を満たすこと ・指定した講義の実装演習レポートを全て提出すること ・修了テストで正答率95%以上の取得 (修了テストは、10回までチャレンジいただけます) |
入門編は「AI実装検定」公式教材に対応
スタート時の実力測定や、中間目標として「AI実装検定A級」を目指されることも可能です。
※ご受験には別途お申込みが必要です。(AI実装検定の詳細はこちら⇒https://kentei.ai/)
スタート時の実力測定、又は中間試験としてのモチベーション維持が可能です。
リトライ割引
過去にJDLA認定プログラムを受講した費用を割引いたします。
例)過去にC社の25万円のJDLA認定プログラムを受講した場合、本講座受講料は20万円となります。
45万円 – 25万円 = 20万円
※リトライ割引後の総額が10万円以下となる場合、受講料は10万円です。
※Study-AI社以外の認定プログラム受講も適用となります。また複数の講座の受講費を合算して割り引く事も可能です。
「超AI入門講座」の無料提供
●予習教材として
数学やPython及びAIの順伝播までの基礎の予習をしていただく事で上級者向けであるE資格プログラムに挑戦できます。
コースの特徴 | AI実装検定公式テキストの「超AI入門講座」は 小中学生でも親しみやすいテイストですが、進んでいくとAI資格試験の最高峰といわれるE資格の勉強準備が整う、あるいは、基本的なAIの技術書籍が読み進められるほどの高度な内容を習得できます。 全国高等専門学校ディープラーニングコンテストに参加する教職の皆様にもご活用いただいている教材です。 |
学習目安時間 | 30時間 |
利用期間 | E資格認定プログラム利用期間中 |
受講費用 | 無料 |
収録内容 | Chapter1 90分/9動画でマスター |
1-1 | 認識の仕組み |
1-2 | 入力値の調整 |
1-3 | 順伝播の計算入門 |
1-4 | 行列の計算 |
1-5 | Pythonでの実装 |
1-6 | バイアス項の導入 |
1-7 | シグモイド関数の計算 |
1-8 | シグモイド関数の実装 |
1-9 | 活性化関数の取り込み |
Chapter2(120分/9動画でマスター)
家庭教師のような寄り添い感で挫折しません
Chapter3(150分/15動画でマスター)
最後には高度な内容も習得
【超補講】AIを学ぶための本格Python講座(無料付録)
AI実装検定A級のシラバスに準拠
AIはプログラミングで実装します。その為、AIアルゴリズムを学ぶにもプログラミング言語が読めることは必須となります。
本講座ではPythonが初めての方や、機械学習の為のPythonの使い方を中心に解説した動画も提供しています。
AIの実装に特化して、初めから丁寧に説明します。
「AI実装検定A級」の範囲も網羅
可視化などの実践的手法も解説しています。
【超補講】AIを学ぶための本格数学講座(無料付録)
よくある質問
全くの初心者ですが大丈夫でしょうか? |
AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向けなので、プログラミングスキルと高校までの数学の知識が必要です。もしも不安な場合は、無料で配布される(定価5万円)超AI入門講座を事前又は 平行してご利用ください。 |
どのくらいの学習時間の確保が必要ですか? |
個人差がありますが、特に予備知識がない場合は毎月30時間の予習復習時間を確保してください。 |
パソコンの環境構築が心配です。 |
上級者はご自身の環境を構築しても良いですが、講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らない「GoogleColaboratory」にてブラウザ上で実行頂ける環境をベースに進めます。 |
Windows PCでも受講可能ですか? |
WindowsPC(通常のCPU)でご受講頂けます。勿論、MacBook等のPCでも受講可能です。 |
この講座を受けるとE資格に受かるのでしょうか? |
本番試験を想定した「Eもぎ」など試験対策の教材サポートも随一ですが、E資格に受かるかどうかは、あくまでも受講者の皆様の対策次第となります。 |
合格体験記
データ活用の機会が増えた。 ニフティ株式会社N1! Data Scientist 瀬川 雄太さん |
教えてもらった事が医療現場で実際に使える。 岩藤 和広さん |
合格者の声 #一部抜粋
■受験してよかったことは何ですか?
その気になれば、自分でディープラーニングのエンジンを作れるようになったというのが良かったです。訳わからず魔法の箱としてKeras/Tensorflowを使うのと、理解した上で使うのではその結果に雲泥の差があります。
■E資格の社内での活用法を教えてください。
その気になれば、AIにかかわる他部署への転籍や他社への転職ができると思えるようになったので、逆に今の場所(SI)で、もうひと頑張りしてみようかと思えるようになりました。
速報 2021#1 E資格合格者からこれから挑戦される方へのメッセージ。
[山本英人さん]
本格的な勉強着手が遅く2021年年明け~。模擬試験を中心に最低限の勉強をして臨みました。記憶していた模擬試験の内容と、実務経験(機械学習、開発/環境)でギリギリ合格できましたが納得のいく内容ではなかったです。
これからチャレンジされる方は一個一個のシラバスの根本を腹落ちするまで徹底的に勉強してください。
資格は実務で生かしてこそ価値があるのでその方が生きると思います。私も合格はしましたが再学習に努めます。
[小林一成さん]
素直に教育ブログラムに沿って勉強し、その内容を理解できれば、E資格は絶対に取れます。つまり、E資格合格のための課題は教育プログラムを一つずつしっかり理解することです。後は公式問題集(黒本)に取り組めば十分です。私はこれで4分野平均96%の点数が取れました。
逆に言えば、プログラム内容はとても難しく、未経験の方が独学で進めるのは相当な困難を伴います。数学の知識、プログラミングの知識、いずれかが未経験、もしくはあまり自信のない方には、サポートのある教育プログラムを強く推奨します。私はサポートがない教育プログラムを選びましたが、年末年始に泣きそうになりながら追い込まざるを得なくなりました。笑
また、この教育プログラムはE資格対策としてだけでなく、ディープラーニングのエンジニアとして持つべき基礎知識が包括されているという点で、大きな価値があると感じました。基礎知識の理解度は応用の幅の広さに直結するからです。
今後エンジニアとして活躍することを考えている方には、是非受けていただきたい講座です。
※その他、沢山のかたからメッセージを頂きましたので一部抜粋とさせていただきます。
・プログラムの内容を繰り返し、自信がつくまですれば大丈夫です。
・過学習する勢いで勉強すれば、受かります!勉強の途中は受かるか不安になるかもしれませんが、意外と受かります!受験後には、数式への抵抗感がなくなってると思います。
・合格しました。最終的には、できるだけ試験に近い形式で対策をすることが有効でした。Study-AIの直前講座とStudy-AIで紹介されていたE資格エンジニア問題集が役に立ちました。
・サイト内に公開されていた演習問題や講義動画が大変充実していて自習に大いに役立ちました。利用できる演習問題等をフル活用し、どれも自分の中に落とし込めるようしっかり理解できれば、充分な試験対策ができると思います。
・付け焼刃でなく、土台を時間をかけて固めることが合格への秘訣だと思います。同じ意味なのに呼び方が微妙に違ったり、英語と日本語が混在ででてくるなんて普通のことだと思って意味を押さえていくことで問題、選択肢を正しく理解できるようになります。
・数学と機械学習に関しては満点をとれるように勉強することをお勧めします。
・運営さんから与えられた問題はわかるまでこなす必要があると思います(もぎ問題・練習問題など)。それが終わったら赤本や黒本に手を出す、実践プログラミングをやってみる、が合格に関しては近道かと思います。
・実務経験はおろか、高校は工業高校、最終学歴も専門卒という数学にあまり触れてこなかったところから始めて、合格することができました。もちろんそれ相応の努力は必要ですが、現時点で知識や技術がないからといってチャンスがないわけではないと思います。計算問題は実際に解いてみる、実装は実際に書いて動かしてみるということを繰り返すことが大切だと感じました。合格率の高さが物語っているように、認定コースをクリアできるほどまでに実力をつけることができればあと一歩だと思うので、きっちり認定コースに取り組めば自ずと知識、技術を身につけられると思います。
・認定プログラムで提供される講義で一通り試験範囲を学べます。わたしは、早目に一サイクル回しました。その中でもう少し強したり補足したい内容がわかりましたので、そこを独学で学びました。認定プログラムでも参考図書やサイトを紹介しているので、参考になると思います。試験前には認定プログラムで提供されている修了試験を何回か繰り返し、解説ビデオとあわせて弱そうなところを補強しました。認定プログラムが提供した試験直前講座は大変役立ったと思います。人それぞれ使える時間も、進め方も違うとは思いますが、皆さんの合格に向け、少しでもお役に立てれば幸いです。
あなたの勉強時間を教えてください
※2021#1 Study-AIプログラムのE資格受験者への任意アンケート
※有効回答者数:68名(合格者58名/不合格者10名)