現場で使える機械学習・データ分析基礎講座

機械学習プロジェクトの一連の流れと様々なアルゴリズムの詳細を、ハンズオンを通じて学べる講座です。

圧倒的充実のカリキュラム

国際的に活躍するAI研究の第一人者監修のもと、実務家が教材を作成しています。体系的に学ぶためのハブとなる講座で、本講座を修了すれば、AI人材として独り立ちすることが可能な基礎力を身につけている状態となります。

ライブ配信で全国どこからでも受講可能

zoomを活用し、講座をライブで受講いただけます。講師とのやりとり、リモート受講者同士のグループワークも実施しており、対面受講に近い受講体験が可能です。

体系的知識が定着する講義スタイル

座学中心になりがちな知識的内容は動画講義で予習し、対面講義では動画講義の内容の深掘り、グループワーク、ハンズオンなどに時間を割くことで、講義期間内の理解を最大化させます（ブレンド型学習）。

一流講師陣による徹底フォロー

経験豊富な一流講師陣が、講義外でも無制限にチャット質問に対応いたします。講師が重要だと思うことに関しては、様々な事例を交え、理論が理解できるような形で進めます。

講座期間内で機械学習モデルを構築

講義期間の通し課題として、各受講者自身の手で機械学習モデルを構築し、最終発表をしていただきます。また、講座期間中の各提出期日に課題の進捗を提出いただきますと、コーディングの指導を含め、講師が丁寧に添削いたします。”自ら構築した”という経験をもとに、自信を持ってAI人材として羽ばたいていただけます。

E資格の機械学習出題範囲に対応

日本ディープラーニング協会が実施するE資格の機械学習出題範囲に対応しています。

講座についていけるか不安です

スキルアップAIの基礎数学講座のカリキュラムが理解できていれば大丈夫です。微分であれば、偏微分が理解できていること、線形代数であれば、固有値分解が理解できているといったレベルです。不安な方は、事前に基礎数学講座を受講ください。また、Pythonはnumpy,Pandas等のライブラリを利用できるレベルが必要です。不安な方は、Python講座を受講ください。

講義以外で必要な学習時間はどのくらいですか？

対面講義や動画講義視聴時間以外では、Notebook演習と通し課題を自宅で取り組む時間が必要です。Notebook演習に約8時間と通し課題に約20～30時間確保していただく必要がございます。

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