講座で得られる知識・スキル
- Linuxのコマンドライン操作
- クラウドの利用方法
- WebAPIの利用方法
- Githubの利用方法
講座の特長
- データ分析や機械学習に必要なエンジニア技術を効率よく学べる
こんな方におすすめ
- データ分析を業務で行う方
- 機械学習を業務で行う方
- ITエンジニア業務を経験したことがない方
- クラウドサービスを利用する予定の方
カリキュラム
序章
- Linuxとは
- クラウドコンピューティング（クラウド）とは
第1章：はじめに
- 実行環境の整備
- エディタの使い方
第2章：Linuxのコマンドライン操作
- シェル
- ファイルシステム
- ユーザーと権限
- システム管理
- パッケージ管理・インストール
- プログラムのビルド
- ネットワーク
- ポート
第3章：WebAPIの利用方法
- CLIで行う方法
- プログラム内で利用する方法（Python）
第4章：ソースコードの管理
- GitとGithub
- GitHubの操作
第5章：クラウド開発環境構築ハンズオン
- AWS上にJupyter Notebook環境構築
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
オンライン講座
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。
質問会
ライブ配信で、AI-900講座、AWS講座、GCP講座の受講者も含めた質問会を開催いたします。
ご参加について
- 質問会はどちらか1日程へのご参加が可能です。（両日程の参加はご遠慮ください）
- 途中入退室可能です。（参加したい講座の5分前にご入室ください）
- 質問は事前に質問シートにご記入いただき、当日講師が解説いたします。
- 対象講座のいずれかの受講生であれば、受講していない講座の質問会へのご参加も可能です。（但し、教材配布はございません）
- 当日参加できなくなった場合は、ライブ配信講義の録画動画を配布いたします。
日程
※日程調整中
講師：斉藤 翔汰
講師紹介
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北海道大学生命科学院修士課程修了。専門は動物行動学及び神経科学。脳の研究をする中でAIに興味をもち、人工知能開発ベンチャーで自然言語処理に関わるプロジェクトに従事。その後AWLにて画像認識技術を用いて防犯向け等の店内行動解析に従事。現在はフリーランスとして機械学習やWebサービス開発を手がける。日本ディープラーニング協会の2020年G検定合格者。
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スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。
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ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9 以上
- Windows 8 以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
事前準備
クラウドサービスの利用
講座内で実施するハンズオンでは、外部事業者が提供するクラウドサービス（AWS, Azure, GCPなど）を利用します。
外部事業者のサービス内容及びサービス仕様は、予告なく更新されるため、画面仕様やサービス利用における料金体系も含め、弊社提供教材の内容とは異なる場合がございます。
また、本講座の教材は、教材作成時点での外部事業者のサービス内容に基づき、外部事業者が提供する無料枠分の使用量で実施できるよう構成されておりますが、利用状況によっては、無料枠分を超えて料金が発生する場合がございます。
上記につきまして、あらかじめご了承のほど、よろしくお願いいたします。
