短期間でプログラミング・AI技術を習得!


AIエンジニア育成講座


講座の特徴



AI講座 特徴1

実装スキルが身につく

プログラミング言語のPythonの基礎から、Deep Learningをプログラムで実装するためのスキルを短期間で身につくように指導していきます。


AI講座 特徴2

個別サポート対応

受講期間中は、チャットサポートをご利用頂けます。(週1回)お申込みコースに関する自己学習のサポートや相談対応により、独学で学習に行き詰っている方をサポートしていきます。


AI講座 特徴3

実務で使える技術を提供

講師は、実績のある現役のデータサイエンティストが担当しています。講義内容は、法人様向けに提供している実績ある教材を使用しています。

講座のご紹介



非エンジニアのためのAI入門講座

機械学習とDeep Learningの違いや、Deep Learningの仕組み、Deep Learningの活用事例について短時間でわかりやすく説明します。

AI教育 非エンジニアのためのAI入門講座

Pythonデータサイエンス 入門講座

プログラミングに興味はあるけど、どうしたら良いかわからないという方、データサイエンスに興味のある方向けに人気の高いPythonを使ったデータサイエンス技術をお伝えします。

AI教育 Python基礎

Deep Learning 入門講座

ニューラルネットワークの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝搬法など、Deep Learningを理解する上で必須の内容と、画像解析で大きな成果を上げているCNNについて学習していきます。

AI教育 Deep Learning基礎

出典:R. Abedini , M. Esfandyari , A. Nezhadmoghadam and B. Rahmanian, “The Prediction of Undersaturated Crude Oil Viscosity: An Artificial Neural Network and Fuzzy Model Approach,” Petroleum Science and Technology, vol. 30, no. 19, pp. 2008–2021, 2012.


画像認識・物体検出 速習講座

Deep Learning技術が特に効果を発揮しているのが画像の分野です。画像認識のためのCNNの応用、画像認識ライブラリのOpenCVを学習します。また、「どこに物体が写っているか?」と「何が写っているか?」を同時に予測する物体検出手法であるYOLOやSSDといった手法を学習します。

AI教育 画像認識・物体検出 速習講座

強化学習 速習講座

明確な教師データがない問題に対しても効果を発揮する学習方法です。 囲碁の人工知能「AlphaGo Zero」は強化学習をベースに学習をしています。 価値関数や方策関数といった用語の理解から、Deep Q学習などの仕組みなどについて学習していきます。

AI教育 強化学習 速習講座

出典:Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. 2017. Reinforcement Learning: An Introduction.     Second edition.The MIT Press.


自然言語処理 速習講座

「機械翻訳」、「音声認識」、「画像キャプションの生成」など、自然言語処理にDeep Learningの技術は用いられています。言語を数値やベクトルとして扱う考え方から解説し、系列変換モデルのSeq2SeqやAttentionを学習していきます。

AI教育 自然言語処理 速習講座

出典:Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, 2015.
I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. Le, "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks," NIPS 2014


講座での成果物



 講座内では、実際にDeep Learningを使って動いて使えるプログラムを実装していただきます。
例えば、画像認識・物体検出のコースでは、Deep Learningの技術を使い、 リアルタイムに顔を検出して分析を行ったり、監視カメラから人や車の動きを検出する仕組みを作って頂きます。


リアルタイムの顔認識



リアルタイム年齢・性別予測


Pythonデータサイエンス 入門講座


対象者 ・プログラミング(Python)未学習者
 プログラミングに興味はあるけど、どうしたら良いかわからないという方向けに人気の高いPythonを使ったデータサイエンス技術をお伝えします。
内容 ・講義(全8コマ、毎回課題あり)
・チャットによる学習サポート(週1回)
期間 1.5ヶ月間(6週間)
・1.5ヶ月の期間の中から講師と講義日を個別調整(1日2コマ   1コマ1時間)
講義内容 ・プログラミング入門
・Python基礎(1)(2)(3)
・Numpy基礎(1)(2)
・PandasとMatplotlib
・データ分析と機械学習
受講形態オンライン 又は対面レッスン
価格88,000円(税別)
※「ゼロから始めるDeep Learning講座」セットで 198,000円(税別)
※2人以上で同時申し込み(同時開催可能)で、1万円/1人の友達割引!

Deep Learning 入門講座


対象者 ・Deep Learning未学習者
 Python(Numpy)を理解した上で、Deep Learningについて学びたいという方向けにDeep Learningの基礎を講義します。
内容 ・講義(全8コマ、毎回課題あり)
・チャットによる学習サポート(週1回)
期間 1.5ヶ月間(全8コマ)
・1.5ヶ月の期間の中から講師と講義日を個別調整(1日2コマ   1コマ1時間)
講義内容 ・AI技術とDeep Learning
・Deep Learning基礎
 パーセプトロン
 ニューラルネットワーク
 勾配降下法
 MNISTによる学習
 フレームワーク(keras)の学習
 パラメータチューニング
・CNNによる画像解析
受講形態オンライン 又は対面レッスン
価格 128,000円(税別)
※「ゼロから始めるPythonデータサイエンス講座」セットで 198,000円(税別)
※2人以上で同時申し込み(同時開催可能)で、1万円/1人の友達割引!


受講プラン



「Pythonデータサイエンス 入門講座」、「Deep Learning 入門講座」と、この2つの講座を同時に受講できる「Python + Deep Learning入門講座」を設けております。

AI教育 学習カリキュラム

※初回講義にて満足頂けなかった場合には、残り回数分の講義代金を返金させて頂きます。



よくあるご質問


Q.プログラミング初心者でも大丈夫でしょうか?

A.問題ありません。Pythonの基礎からDeep Learningの基礎を理解頂ける内容を提供しておりますので、初心者から「Deep Learningの仕組みがわかった!」という状態まで支援します。


Q.前提知識としてどのような知識が必要ですか?

A.Deep Learningには、行列、微分(偏微分)といった大学数学の知識が必要となります。講義はそれらの大学数学知識がない方にも理解頂ける構成になっていますが、高校数学の知識は必要となります。(数学に苦手意識がある方には細かくフォローを行っております。)


Q.オンラインと対面はどのように決まりますか?

A.受講生のご希望に合わせて選択可能です。対面の場合は、JR中野駅より徒歩5分圏内の施設での講義となります。(自習室内で講義は行いません。)