3ヶ月で社内の
AIエンジニア不足が
解決できる

なぜ、300人以上の初学者が
「短期間」で急成長できたのか?

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こんなお悩み
ありませんか?

AIをどのように活用
すればいいかわからない

機械学習・データ分析
ができる人材が足りない

OJTでは教えられる量
に限界がある

速習チュートリアル

scikit-learnによる機械学習

Chainerによる深層学習

初学者が挫折する
3つの要因を徹底カバー

200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

入門として最適な
コンセプト重視の解説

機械学習アルゴリズムの難解な数式・説明を、図やイラストを使って解説しているので直感的に理解することができます。最初に「アルゴリズムのコンセプト」を理解することで効率的に学習することが可能です。

具体的な課題を想定し、
分析ストーリーに沿った講座

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。

わからない点は動画解説と
オンライン質問対応でサポート

学習していく中で、分からない所があったり、疑問が浮かんだときに気軽に質問できる環境の有無で、学習効率は大きく変わります。AI_STANDARDでは、専門のメンターに質問することができます。

受講生の声

システム開発会社勤務Yさん

なかなかデータサイエンティストを採用することができず困っていたのですが、AI_STANDARDのおかげで人手不足を解消することができました。これからも社内研修として導入していきたいと思っています。

ECサイト運営Mさん

私はもともとビジネス寄りの人間でしたが、AI_STANDARDの受講を機にデータ分析機械学習の勉強を始めました。初学者でも無理なく始められる講座設計のため、学び始めて2ヶ月ほどでマーケティング業務で手を動かして仕事ができました。

IT事業会社勤務Tさん

プログラミングの経験があったとはいえ、データ分析は初めてだったので不安がありました。今では、社内のビッグデータの分析運用業務を担当しています。

賛助企業・団体

講座監修

浅川伸一
 早稲田大学 ph.D.

早稲田大学在学時代は、ピアジェの発生論的認識論に心酔する。卒業後、エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事、薫陶を受ける。
著書に「ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習、あるいはその心理学」「ニューラルネットワークの数理的基礎」「脳損傷とニューラルネットワークモデル」がある。

たったの3ヶ月で、
社内のAIエンジニア不足を
解決できます

資料内容

・急成長するAI市場の環境
・AI_STANDARDの特徴とメリット
・受講後に何ができるようになるのか
・導入事例とお客様の声

※ 法人向けの研修となりますので、個人での受講には対応しておりません。