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オンラインでAIエンジニアのスキルを身に付け E資格取得とキャリアUP転職を実現!第四次産業技術! E資格試験対応!ディープラーニング講座【 iStudy ACADEMY 】のご紹介

投稿日:2019年8月11日 更新日:

Contents

E資格試験対応 iStudy ACADEMY とは!!

経済産業省によると、高度IT技術者が2020年には約30万人、 2030年には59万人が不足すると見込まれ、 旺盛な人材ニーズに供給が全く追いつかない状況になっています。

アイスタディでは、こうした状況に対するソリューションとして、 新たに先端IT技術の習得を考える意欲ある方を対象に、第四次産業技術の学習コースを提供および、 人材ニーズ情報の提供(転職支援)をおこなっています。

E資格試験とは!!

一般社団法人日本ディープラーニング協会が定義する

「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する能力を持つ人材に必要なスキルセット」

を習得しているかどうかを 測るエンジニア向けの試験です。

このE資格試験を受けるには、日本ディープラーニング協会が認定した事業者の 認定プログラムの受講と修了認定が必須となります。

当社の「現場で潰しが効くディープラーニング講座」は日本ディープラーニング協会の認定プログラムです。

オンラインでAIエンジニアのスキルを身に付け E資格取得とキャリアUP転職を実現!

iStudy ACADEMYの転職支援サービスを通じて転職が決まった方には、受講料全額を返金いたします。

  • ※受講料の全額返金については利用規約でご確認ください。

iStudy ACADEMYは、キャリアUP転職を目指す方のための、先端スキル習得コースと転職支援を組み合わせた総合サービスです。

早期の転職を目指す方から、勉強しながら将来の転職について検討していきたい方まで、幅広い方にご利用いただけます。

2020年2月実施試験対応 JDLA認定プログラム「現場で潰しが効く」ディープラーニング講座とは?

本コースは、AI、IoTなど最先端の技術分野に特化した研修で定評がある株式会社ナトフとの共催により提供します。

目的はディープラーニングを実装するエンジニアの技能の習得

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んでいきます。

現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身につけることがゴールです。

そして、日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格試験受験のために、受講が必要なプログラムとしての認定も受けており、2018年9月に実施された第1回目の同試験では、全受験者の合格率が69.4%のところ、当時通学制のカリキュラムで学んだiStudy ACADEMY受講者の合格率は88.9%に上りました。

そのカリキュラムをいつでもどこでも受講できるようオンライン化する一方、
視聴課題レポートの提出と評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義など、通学生講座とほぼ遜色ない内容を盛り込んだeラーニングと通学制コースの「いいとこどり」を実現したのが本コースです。

受講者の声

30代サポートエンジニア

膨大なAI領域でしたが、自己学習すべき指針がわかった。

簡素な入門書で予習をしていたが、それでは実力が不足していることに気が付けた。

また、製作課題を作成するために必要な知識が自然と身についた点がよかった。

40代エンジニア

ディープラーニング技術との付き合い方を学べたのは大きいと思いました。分析やソフトウェアの機能の一部として組み込み活かしていけたらと思います。

20代エンジニア

単元ごとに異なる多くのソース上の実装パターンを確認、理解できたのが良かった。

40代 管理系

今まで本を読んだだけの知識だったが、演習を通して理解を深めることができた。
実際にビジネスの場で活躍されている方が講師をされていて実務的な話を聞けた。

30代エンジニア

理論ベースでの実装手法を学べた事で、何故そういった手法が使われるのか理解を深めることができた。モチベーションを高めるよいキッカケになった。

20代エンジニア

最先端の技術について学習ができ、とても価値のある講座でした。
演習が豊富なので、学習が定着しやすかったです。

20代エンジニア

元々統計学や機械学習についての興味はあったものの、独学では限界を感じており、またとりわけ深層学習については近年のトレンドであり、将来性を感じていたため受講を決めた。

製作課題に取り組むことによって、自作のニューラルネットワークモデルを実装することができた。

コースの3つの特長

その1 日本ディープラーニング協会主催のAI資格試験にも対応

本コースは日本ディープラーニング協会(JDLA)のDeep Learning資格試験(E資格)の受験に必要な、協会認定のプログラムです。

E資格(2020年2月22日(土))を受験するためには、協会認定プログラムの受講と修了認定が必須となります。

E資格とは

東京大学松尾豊特任准教授が理事長を務め、日本や世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛する高度なAI技術者を証明する資格です。

日本初 AI資格試験に対応

その2 実践習得に特化

生の現場での実装課題や、技術課題、開発研究への取り組み方を習得し現場での応用力をつけます。

現役のAIエンジニアが動画で解説するとともに、視聴課題レポートの評価を行います。

また、単に「プログラムが動く」「規定の精度が出た」というレベルではなく、実装過程を説明できるスキルを身につけることができます。

実践習得に特化

その3 eラーニングと通学講座の良いとこ取りをしたオンラインコース

これまでに延べ430社77万人の利用実績があるアイスタディの学習管理システム(iStudy LMS)で、いつでもどこでも講義動画、テスト、演習に取り組んでいただけます。

通学講座と違って、分からない個所も分かるまで繰り返しの学習が可能です。

また、視聴課題レポートの評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義も含まれており、通学講座と比べても遜色ありません。

eラーニングと通学講座の良いとこ取りをしたオンラインコース

JDLAのAI資格試験対応!3ヵ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座

インタビューより抜粋

岡田事務局長に、iStudy ACADEMYの転職支援サービスについて印象を聞いてみました。

ただ勉強して資格を取るだけではだめで、まさに転職していただいたり、ディープラーニングを活用して産業の中にどんどんそれを組み込んでいっていただきたいと思っています。

なので、ここ(転職支援)までが付いているという事は非常に素晴らしいことだなと思います。

また、今の協会は賛助会員の皆様によって支えていただいている部分もあるんですけれども、非常に社会的なニーズも高いですね。

採用したいというニーズが高いので、そういったところにもかなりこれはマッチしていくものになるのではないかと考えます。

実践的かつE資格合格に必要なスキルが身につく

実践的なスキルを持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意しています。

また、現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅した内容を習得することができます。

① 応用数学

①	応用数学

AIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニアとして潰しが効くためには、ドメイン(専門領域)や論文の最新情報をキャッチアップする必要があります。

それらは数学で書いてあります。

この機会に本が読めるようになりましょう。

② 機械学習の基礎

①	応用数学

Deep Learningの大本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。

どのような手法、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いただきます。

③ ディープラーニング

①	応用数学

メインのディープラーニングです。

実践演習と課題を中心とした講義です。

一方で基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。

Tensor FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装できるのではなく、どのような環境でも対応できる力を身につけます。

現場で潰しが効くディープラーニング講座(オンライン)

コース概要

コース目標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。
現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に付ける。
前提知識・経験高校数学までの数学知識、2年程度以上のプログラミング実務経験(言語は問いません)
※高校までの数学知識が不足する方は、予習教材や数学補講講座などでしっかりと学習してください。
※プログラミングの実務経験がない方でも、会社の研修や自己啓発で基礎文法を学ばれた方はスキルによりご受講可能です。
ライセンス期間2020年2月29日まで
※修了認定については、別途締切があります(後述)
標準学習期間2~3ヵ月
受講料一般受講料:237,600円(税込)
iStudy ACADEMY登録者 受講料:199,800円(税込)
内容 【オンラインコンテンツ】 ・環境構築説明/予習教材(高校数学復習、Pythonで微分を学ぶ、ニューラルネットワーク順伝播、逆伝播)   ・講義動画(約30時間)
-応用数学
-機械学習
-深層学習(前編・後編)
※通学講座の録画映像からライブ講義に近い映像となります。その為、演習時間も想定した合計時間となりますので予めご了承ください。

  ・演習問題100問以上(解説付き) ・サンプルソースコード
・修了認定

【オンラインライブセッション】
-E資格試験直前対策特別講義&質問回答(例題解説)※同一トピックを2回
(日程は11月頃確定予定です)

※学習時間の目安:120時間

※動画は実際の講義を受講いただくのと同等のハンズオン体験をしていただく方針で、実際の講義を録画編集し、演習時間なども極力同等に設定しております。演習時間には対応するソースコードで実習を行ってください。
また、一般の教材ビデオなどと比べ、雑音で音声が聞こえづらい箇所や活舌が悪い箇所、文字が見えづらい箇所もそのままの臨場感で収録しております。見えづらい箇所は配布された資料を確認頂きながら視聴するなどのご対応をよろしくお願い申し上げます。
修了証発行条件以下は2019年8月試験の修了証発行条件でした。2020年2月試験向けの講座では修了証発行条件が変更になる可能性があります。 ・応用数学 修了テスト合格 正答率90%以上 ・機械学習 修了テスト合格 正答率90%以上
・深層学習 修了テスト合格 正答率90%以上
・すべての講義動画の視聴
・単元ごとのレポートの合格(応用数学、機械学習、深層学習2点 計4点)
対応ブラウザMicrosoft Internet Explorer 11(推奨)、10
Microsoft Edge、Google Chrome、Safari(iPadのみ)
※ディスプレイ解像度 1280×1024 ピクセル以上推奨
※スマートフォン端末は動作保障対象外です。iPadのSafariではご利用いただけます。

こんな方におすすめします

  • ・2020年2月開催のE資格取得を目指す方
  • ・ディープラーニングを用いたシステムの開発を手掛けたい方
  • ・ディープラーニングのスキルを習得して次のキャリアを検討したい方

講師紹介

諸富講師(深層学習担当)株式会社Novera

略歴 青森県生まれ

  • AI関連のプロジェクト
  • 衛星画像の船検知ツールの作成
  • 衛星画像を活用した、固定資産調査ツールの作成
  • ドローンからのキャベツ検知の研究
  • 公営競技の予想AIの研究・開発
  • 表情検知システムの作成
  • 顔の分析システムの作成
  • 音声認識システムの作成

受賞歴

  • 経済産業省 異能ジェネレーションアワード 協力協賛企業 特別賞受賞
  • Challenge Cup Japan 2017 東日本大会出場

出演メディア

  • BS-TBS 夢の鍵

大越講師(深層学習担当)株式会社キスモ 取締役

略歴 神奈川県出身、名古屋大学卒。大学で統計学、機械学習を専攻。

第14回キャンパスベンチャーグランプリ中部大会で名古屋産業人クラブ会長賞を受賞したほか、Startup Weekendでの優勝経験を持つ。

創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。

杏林大学と医学領域における画像認識技術の共同研究にも参画し、EWMA2018で研究成果が発表されている。

受賞歴 Kaggleにて下記含め6つの受賞経験を持ち、kaggle masterの称号を持っている。

  • Home Credit Default Risk 2nd place (Gold medal)
  • Avito Demand Prediction Challenge 7th place (Gold medal)
  • Santander Value Prediction Challenge Silver medal

受講料

一般受講料:237,600円(税込)
iStudy ACADEMY登録者 割引受講料:199,800円(税込)


他社の認定コースと比べてみてください。

応用数学・機械学習・深層学習の講義、E資格認定プログラム修了認定まで、すべてが揃っての価格です!

iStudy ACADEMYの転職支援サービスを通じて、転職が決まった方には、
受講料全額を返金いたします。

オンラインコースに転職支援サービスが付帯しているのはiStudy ACADEMYだけ!!(2018年10月現在)

  • ※受講料の全額返金については利用規約でご確認ください。
  • ※学べる内容・価格等は2019年7月5日時点のものです。資格試験内容や、状況に応じ変更する場合があります。予めご了承ください。

転職支援サービス

AI(機械学習、ディープラーニング)、データサイエンス関連の求人を中心にご紹介します。

スキルアップしながら、将来のキャリアについてコンサルタントに相談していただけます。

転職支援サービスのご利用は履歴書・職務経歴書・スキルシートのご提出が必要です。

求人例

募集ポジション機械学習エンジニア
業務内容機械学習・ディープラーニング等を活用した、新たなサービスの開発や機能の改善
・画像認識システム開発
・レコメンデーションシステム開発
・チャットボット開発
想定年収600万~900万
募集ポジションフロントエンドエンジニア
業務内容対話AIに関するフロントエンド開発
想定年収500万~800万
募集ポジションサーバーサイドエンジニア
業務内容対話AIに関するサーバーサイド開発
想定年収500万~800万
募集ポジションコンピュータビジョンリサーチャー
業務内容アルゴリズムおよびソフトウェアプロトタイプの設計、実装、評価
想定年収500万~800万
募集ポジションシステムエンジニア
業務内容医療・介護・子育て分野におけるアプリケーション開発・運用全般
要件定義・設計・開発・テスト・インフラ構築・運用
想定年収350万~800万
募集ポジションデータサイエンティスト(未経験歓迎求人)
業務内容データクレンジング、アルゴリズム実装、分析フローの実装
想定年収300万~650万
募集ポジションデータサイエンティスト
業務内容データ分析。機械学習やAIを活用した顧客へのソリューション提供
想定年収600万~1,000万
募集ポジションAI開発エンジニア
業務内容顧客のニーズに応じた機械学習モデルの設定・開発やビッグデータの処理・分析
想定年収600万~1,000万

よくある質問

Q.  全くの初心者ですが大丈夫でしょうか?

A. AIは基礎から学びますので大丈夫です。

但し、カリキュラム構成上、プログラミング経験と高校数学の知識が必要です。

知識や経験が不足している方は、本コースに含まれる予習講義や数学補講講座でしっかりと学習してください。

もしも不安な方は個別受講相談を承ります。

Q.  修了できるか心配です。

A. コースをしっかりと受講・学習いただければ修了基準に到達するという方針で組み立てております。

Q.  どのくらいの学習時間の確保が必要ですか?

A. 個人差がありますが、コース修了に向けて、120時間程度の学習が必要です。

Q.  E資格試験直前対策講義はどんな内容ですか?

A. 1月または2月に同一セッションを2回、オンラインのライブ形式で開催します。

詳細は11月頃ご案内の予定です。

都合がつかず参加できない場合は、例題解説資料集をお配りします。

Q.  お薦めの書籍はありますか?

A. 以下の書籍をお薦めしています。

学習の理解度に合わせてご活用ください。

応用数学:人工知能プログラミングのための数学が分かる本(KADOKAWA/中経出版)
機械学習:パターン認識と機械学習 上下(丸善出版)
深層学習:ゼロから作るDeep Learning(オライリージャパン)
深層学習:ゼロから作るDeep Learning② 自然言語処理編(オライリージャパン)
深層学習:深層学習(講談社)

Q.  日々の学習での分からない事や不明な点はどうすればいいですか?

A. 検索やエンジニアのQ&Aサイト等を活用し、調べ学習を進めてください。

実際、大半の受講生が、講師・事務局に質問することなく、ご自身で調べて本講座を修了しています。

直面した状況について、ご自身で調べたりエンジニアコミュニティ等に質問して解決することも、エンジニアとしての重要な実践スキルの一つですので、是非この機会を通してそのスキルを身につけていただきたいと思います。

Q.  G検定というジェネラリスト向けの検定試験もあるようですが、いきなりE資格を狙っても大丈夫ですか?

A. エンジニアとしてのプログラミングや開発の実務経験が2年程度以上ある方であれば、E資格にも無理なくチャレンジしていただけるかと思います。

一方、エンジニアとしての実務経験があまりない方はG検定から始めていただき、Pythonなどの言語の基本文法を習得したうえで、E資格に挑戦してみることをおすすめします。

Q.  Windows PCでも受講可能ですか?

A. WindowsPC(通常のCPU)でも受講いただけます。

Q.  対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際はどの程度か心配です。

A. 「現場の実作業に近いレベル」となります。

数理的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあまり使わない場合は知識レベルに留めております。

Q.  eラーニング教材はスマホで受講できますか?

A. iStudy LMSは、スマートフォン端末でのご利用は動作保障対象外です。

iPadのSafariではご利用いただくことが可能です。

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管理人の Taka です。

当ブログは、より良い情報を皆様方
へ発信していきます。

合間に、些細な出来事をブログに綴
っていきます。

職業は、スポーツ好きなサラリーマンです。

趣味は、ロードバイク、情報収集、愛犬の世話

好きな言葉は、風林火山、水のように生きる。

今後とも、よろしくお願い申し上げます。




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