AIエンジニアリング講座
![AIエンジニアリング講座](https://www.nobetech.co.jp/wp/wp-content/uploads/2023/03/AI-Engineer-Course.jpg)
即戦⼒になるために必要な機械学習、ディープラーニングの⼿法を網羅したオンライン講座。
AIエンジニアリング講座は、機械学習やディープラーニングの手法を網羅したオンライン講座です。業務改善やプロジェクトチームにAIを活用したい方々におすすめです。
参加者は機械学習やディープラーニングの基礎から応用までを学び、実務で活用できるスキルを身につけます。
講座は講義や実践的な演習を組み合わせ、参加者が理論を理解し、実務に応用できるよう支援します。
課題:機械学習やディープラーニングの手法を習得する。
解決:講座では機械学習やディープラーニングの基礎から応用までを網羅し、参加者が実務で活用できるスキルを身につける機会を提供します。
課題:実務での課題解決にAIを活用する方法を理解する。
解決:講座では実践的な課題解決を想定したケーススタディを通じて、参加者が問題解決手法としてAIを活用する思考法を学びます。
3つの講座を組み合わせることによって、貴社にAI開発のチームをつくります。
AIによって⾼い付加価値を創出できるチームが⽣まれます。
AIリテラシー講座
全社的な理解や気運が⾼まる。
AIエンジニアリング講座
社内でAIを構築することができる。
AIマネジメント講座
アジャイル開発を進められる。
推奨要件
必須要件
ご受講に必要なスキルを体験・確認いただくことを⽬的とした約20分ほどの「事前スキルチェック」をご⽤意しております。詳しくは営業担当までお問合せください。
即戦⼒になるために必要な機械学習、ディープラーニングの⼿法を網羅した講座。
実務的なスキルセット
具体例:医療画像の分類や不良品の画像判定
Nbt-17817 AIエンジニアリング講座
新人、若手、中堅、実際に手を動かすエンジニア
想定110時間
業務が多忙あるいはリモートワークの状態でも活⽤しやすいオンライン講座。
実務で成果が上がることから逆算された3つの強みがあります。
本講座は「学習」「演習」「質問」全ての場⾯において、スキルを向上させるためのポイントを網羅︕
1. 網羅的なコンテンツでの学習
2. 定着度を測る演習課題
3. 質問対応・進捗サポート体制
即戦⼒になるために必要な機械学習、ディープラーニングの⼿法を網羅。
scikit-learnによる機械学習
オープンソースライブラリであるsckit-learnを⽤いて、機械学習の⼿法を学習。
KerasとTensorFlowによるディープラーニング
直感的に使えるKeras、Tensor Flowを⽤いて、ディープラーニングの⼿法を学習。
“課題”に対してどのように分析していくかというストーリーをたてて「問題解決⼿段としてAIを活⽤する思考法」を学ぶことで、実務での利活⽤に直結する学習ができます。
課題例:
ECサイトの自動タグ付け、郵便局の仕分け業務効率化、植物の品種分類、ガンの発生確率の算出、航空機の利用人数予測、などの、様々な種類の課題があります。
3ステップの演習課題で効果的に実践⼒を鍛えます。
STEP1
理解を確認するための
知識確認課題
各章で学習した内容の要点の理解度を確認するテスト。7割の正答率を⽬指す。
STEP2
プログラムを理解するための
コーディング課題
講座にあるコードを写経して実際に動かすことで、より深い理解を得ることが可能。
STEP3
実践で活⽤するための
演習課題
講座で学習した⼿法を新しい課題に対して適⽤できるかどうかを試すことで、定着度を測定可能。
以下の4つの演習課題をご⽤意しております。
「住宅価格予測、⽣存者予測、顧客データ分析、画像認識」
実務経験のあるエンジニアがチャットにて理解できるまでサポート。
学習時間
毎週の進捗報告
「ちゃんと受講しているだろうか︖」
「進みが遅い⼈はだれだとうか︖」
このような不安を軽減するために、受講者様の進捗に関してのご報告をメールにて送付致します。受講状況が悪い場合には、担当者様から受講者様にお声がけ頂く場合もございます。
受講後の評価レポート
今回の受講全体に関しての、評価レポートをお渡ししております。
総合評価
・受講者様の総合評価の分布
修了状況
・学習の進捗割合の分布
・テスト/課題の結果
アンケート結果
・受講満⾜度(定量⾯)
・良かった点/改善点(定性⾯)
講座を受講することで、実践的なAIプロジェクトへ取り組み始める事が可能に。