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日本ディープラーニング協会 認定講座

受講生の声

ヤマトシステム開発株式会社

機械学習を活用するには、幅広い知識が必要になるため「体系的に学ぶ機会」を探していました。
受講後は、DeepLearning講座の画像処理に関する知識をベースに、物体認識にまで応用することが出来るようになりました。社内向けに、AIへの取り組みとしてDeepLearningの画像認識モデル(動画の中から人物の画像認識を行う)のデモを発表予定です。

法人研修で
よくある「3つのお悩み」

必要な知識を
網羅的に学習できない

数式や理論ばかりで
実務応用に繋がらない

分からないときに
すぐに質問できない

速習チュートリアル

scikit-learnによる機械学習

Kerasによる深層学習

短期間で実力がつく、
3つの理由とは...?

300名以上の初学者を育成してきた経験から

挫折するポイントを事前に潰した
カリキュラムをオンラインで学習できます

実務で必要不可欠な要点を
体系化したカリキュラム

専門家の監修の元、AI開発において「実務で必要不可欠な知識」を網羅的に学習できるようなカリキュラムです。大学院レベルの知識を、豊富な図解で分かりやすく解説しています。

ケーススタディーをもとにした、
動画解説と実践的な課題演習

章ごとに「各手法が必要になる状況」を想定した分析ストーリーに沿ってアルゴリズムを学習することで「問題解決手段を考える思考プロセス」を学び、実務での活用に繋げることができます。

実務経験者による質問対応と
学習進捗のサポート付き

毎日15:00-21:00での質問対応にプラスして、学習進捗のサポートサービスがついています。受講者にきちんとスキルが身につくように、メンターが学習スケジュール設計や進捗フォローを毎週行います。

賛助企業・団体

パートナー

共同開発

東京大学大学院 教授

越塚 登

1994年 東京大学大学院理学系研究科 情報科学専攻博士課程修了。2009年より、現職。実世界からIoT技術によって得られたビッグデータやオープンデータを活用し、機械学習や深層学習をはじめとしたデータサイエンスの知見も動員して総合的に分析し、デジタルトランスフォーメーションの実現を目指した研究を行う。

東京女子大学 研究員

浅川 伸一

一般社団法人日本ディープラーニング協会有識者会員。エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事し、人間の高次認知機能をシミュレートすることを通して「知的」であるということはどういうことかを解明するため研究を続ける。著書に「Pythonで体験する深層学習 コロナ社 (2016/7/26)」など。

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資料内容

・AI_STANDARDの特徴とメリット
・他社サービスとの比較
・導入事例とお客様の声
・受講までの流れ