セット講座内容
標準講座時間 90時間。講義時間60時間。
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概要 AI開発に必要なPyhtonプログラミング、及び関連ライブラリのNumpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 Python基礎、Numpy基礎、Pandas基礎、Matplotlib、Seaborn |
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概要 機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 数学基礎、線形代数、微分・積分、確率統計 |
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概要 機械学習の概要、各手法の解説、精度指標やアンサンブル学習など機械学習がひと通り使いこなせるレベルを目指します。 詳細を確認 講座内容 機械学習の概要、機械学習の流れ、機械学習の手法、機械学習の評価検証、機械学習の精度改善 |
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概要 G検定合格を目指してAIの歴史から概要、AIのアルゴリズム、法務をお伝えします。350問以上の問題演習が含まれています。 詳細を確認 講座内容 人工知能とは、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要、ディープラーニングの手法、社会実装に向けて |
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概要 JDLA認定のE資格講座です。数学・機械学習・深層学習の範囲を網羅し、E資格の合格を目指します。詳細を確認 講座内容 機械学習・数学、ディープラーニングの概要と仕組み・実装と改良、コンピュータビジョン1・2、自然言語処理、音声モデル・音声技術・その他応用手法、強化学習・開発・運用技術 |
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概要 生成AIの基本から応用までを短時間で体系的に学びたい方に向けて、技術の概要、活用事例、最新の周辺技術、そしてリスクまでを網羅的に解説します。ビジネスでの導入を検討している方にも最適な内容です。詳細を確認 講座内容 生成AIの概要、生成AIの利活用、プロンプトエンジニアリング、生成AIのリスク |
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概要 生成AI(特に大規模言語モデル(LLM))をビジネスに活かすための知見・開発技術をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 生成AI概要、大規模言語モデル(LLM)の技術、ChatGPT API、ChatGPTの周辺技術 |
合格者の声
自分のように文系の学生であっても
文系かつ開発未経験の自分でも講義についていけるかどうかが一番の心配だったため、決め手となったのは「未経験者を全力サポート」という特徴が挙げられていたことでした。
文系大学生 - 2023#1
AIエンジニア育成講座 受講
あいまいだった知識を概念から実装まできちんと押さえるよい機会に
丸暗記ではなく数式から導きだせるようになり、逆に数式も効果から逆算してある程度導きだすということもできるようになりました。
社会人 - 2021#1
AIエンジニア育成講座 受講
ひょっとしたら今回の合格最高齢者だったかもしれません。
この手の資格試験を受けたのは約40年ぶりで不安でしたが、歳はとってもまだまだやれるんじゃないと達成感を感じています。
65歳 AI未経験 - 2021#2
AIエンジニア育成講座 / 数学・統計学講座 受講


