【実務に直結】機械学習やディープラーニングのケースで全工程を実践する実演講座

イベント内容

機械学習やディープラーニングのケースで全工程を実践する実演講座

★受講者数NO.1★(累計1,900名突破)
※JDLA認定プログラムを提供している個人向けスクール
(株)東京商工リサーチ調べ(2019年3月調査) 調査対象期間:2018年1月1日~2018年12月31日
※カリキュラム及び内容は実務経験豊富なエキスパートが作成した自信作につき、満足できなければ全額返金します!

【AIジョブカレの6つの特徴】
1.他社と比べて圧倒的低価格(業界最安水準なのに満足度が95%以上)
2.講師が国内トップクラスの実績をもち、全員が実務家。事例がたくさん聞ける
3.未経験でも受け入れ可能な仕事を紹介、決定で受講料全額キャッシュバック
4.充実のサポート体制(講座の合間でSlackで無制限に質問でき、もくもく会の場も提供)
5.カリキュラムに自信ありますので、講座に満足しなければ、初回講座から1週間以内なら全額返金
6.勉強会、輪読会などのフォロー体制が充実

当講座は、こんな方におすすめです。
・流れの理解が不足しているため、一人で通してできる自信がない
・機械学習の上流部分(問題設定から)の経験がない、もしくは少ないため不安
・タスクごとの成功のポイントや勘所がわからない
・失敗しやすい部分や注意点などがわからない
・モデル構築後のシステム(API化)やアプリ化までのデプロイ経験がない、もしくは少ない

このような課題を解決するため、一般的なAIプロジェクトの概要、進め方からプロジェクト成功のコツ、産業の応用が進んでいて成果もでている代表的な機械学習、ディープラーニングのケースの模擬演習、さらには、業界屈指の豊富な実績をもつ講師の実演と解説までを含めた特別講座を開講します。


【ケーススタディ実演講座のカリキュラム概要】

目指すゴールを達成できるように、ニーズの高い分野で、学んだことが活かせる実演ケースを経験豊富な現役実務家が作成いたしました。

【講師プロフィール】

五木田 和也
千葉工業大学で数値計算、機械学習、画像認識の研究を経て2012年にウサギィ(本社:東京都港区)に入社。
組合せ最適化、画像認識、自然言語処理分野を中心に機械学習を使ったソフトウエア開発を行う。
ディープラーニングを初めとした従来の特化型AI開発の傍ら、脳の再現を目指した汎用AIについての研究開発にも取り組む。

【ケーススタディ実演講座概要】

受講期間:約4か月(19:30~21:30の隔週1回2時間×8回=合計16時間)

講座スケジュール
1回目:12月18日(水)※受講必須
2回目:1月8日(水)※受講必須
3回目:1月22日(水)
4回目:2月6日(木)
5回目:2月19日(水)
6回目:3月4日(水)
7回目:3月18日(水)
8回目:4月1日(水) 

​※定員20名(満員の場合次回講座へ振替)、最小遂行人数5名

開催場所: PMO東新橋2F 港区 東新橋2-12-1​

受講前提知識:AIジョブカレの機械学習講座とディープラーニング講座の修了レベル

受講方法
ー対面教室講義のみ。
ーDay1とDay2の受講は必須ですが、Day3以降はご自身の好きなDayを選択して受講可能です。

【ケーススタディ実演講座の料金・割引方法】

本講座は自身の希望に合わせて講座日を選択することが出来ます。全日程参加の場合と受講希望回を選択した場合で値段が変わりますので、下記ご確認ください。
Day1,2は受講必須です。

1. 全日程参加:148,400円(税抜)
2. 1ケースのみ参加:59,400円(税抜)
(Day1,2+ご希望の1ケース)
3. 2ケース以上に参加:19,800円(税抜)/1ケース
(2ケース希望:19,800×4=79,200円)
(3ケース希望:19,800×5=99,000円)
(4ケース希望:19,800×6=118,800円)
(5ケース希望:19,800×7=138,600円)

※弊社経由でお仕事決定した場合、受講料全額キャッシュバック!

【内容詳細&お申込フォーム】

当スクールには事前申込が必要です。ご希望の方は下記リンクより内容確認の上お申込ください。
※お申込みは必ず下記サイトよりお願いします。
当イベントページでは本申し込みとはなりませんので、 ご注意ください。

https://www.aijobcolle.com/practice

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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