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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。

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。

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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