<AIエンジニア育成プログラム >JDLA「E資格」取得を目指す!機械学習&ディープラーニング

参加枠申込形式参加費 参加者
一般枠
抽選制 無料 34人 / 定員30人

※ 抽選結果は、2021/10/07 以降にメールおよびイベント詳細ページで通知されます。

イベント内容

AIエンジニア育成プログラム
JDLA「E資格」取得を目指す!機械学習&ディープラーニング

概要

日本ディープラーニング協会認定プログラムであるzero to one「機械学習」「ディープラーニング」「E資格パッケージ」のセットを完全オンライン形式で受講。数学、プログラミングに関するフォローアップ講座やローカルサポートなどの特別パッケージで、JDLA「E資格(エンジニア資格)」*取得とその後のAI活用を目指します。合計70時間〜120時間かけて、じっくりAIエンジニアとしての基礎を固めることができます。

*「E資格」については、JDLAホームページをご確認ください。

<講座の特徴>
・経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」認定、富士通、NEC、野村グループなど300社以上の導入実績を誇るzero to oneの完全オンライン教材にて学習、「E資格」取得を目指します。

・世界をリードする有識者(東京大学大学院・松尾豊教授、東北大学大学院・岡谷貴之教授)が監修する高品質な教材コンテンツに加え、zero to one自社開発のクラウド型プログラミング演習を通し、AIエンジニアとしての基礎力、実践力を高めます。

・事前テストやフォローアップ講座(数学、プログラミング基礎力アップ)、ローカルサポートなど、本講座向けの特別なサポートの仕組みを提供、期間内で修了を目指すことはもちろん、自ら考え、実践できるAIエンジニアを育成します。

【スケジュール】
10月11日18:00〜19:00:キックオフミーティング(zoomの予定/参加不可の場合は録画版をご覧いただけますので、出席は必須ではありません)
10月12日〜2022年2月28日:オンライン講座受講期間(以下3つの教材を順番にご自身で受講いただき、講座の修了と「E資格」合格を目指していただきます)
10月下旬〜11月初旬:フォローアップ講座開催(数学、プログラミングに分けて開催予定。録画版もご用意します)

2022年2月18日、19日:JDLA「E資格」受験
*受験料もプログラムより支払われますので、受講生負担はありません。

【各教材の概要】
「機械学習」
・概要:機械学習について、実際に実業に活かすための基礎作りと実践演習をしていただける完全オンラインコース。全8ステップにわたり、機械学習の概要を、実際にコードを書きながら、擬似体験を通して学んでいただくことが可能です。
・監修:東北大学大学院 岡谷貴之教授
・形式:完全オンライン(ビデオ講座とクラウド演習で構成)
・学習時間:30〜50時間
・カリキュラム:
1:イントロダクション
2:回帰
3:分類
4:ニューラルネットワーク
5:機械学習モデルの実践に向けて
6:サポートベクトルマシーン
7:教師なし学習
8:ディープラーニング
9:確率的モデリング(オプショナル)
10:決定木(オプショナル)
→詳しくはzero to oneサイトをご確認ください。

「ディープラーニング」
・概要:ディープラーニング(深層学習)について、基礎から実践までをオンラインにて学んでいただけるコースです。ニューラルネットワークの基礎から、CNN、RNNまでを5ステップにわたってカバーしつつ、実際にPythonでコーディングをしながらの演習(自動採点機能つき)も交えて、実業務で活かしていただくためのディープラーニングに関する知識・スキルを身につけていただくことが可能です。
・監修:東京大学大学院 松尾豊教授
・形式:完全オンライン(ビデオ講座とクラウド演習で構成)
・学習時間:30〜50時間
・カリキュラム:
1:イントロダクション
2:ニューラルネットワークの基礎
3:ニューラルネットワークの改善
4:畳み込みニューラルネットワーク
5:回帰結合型ニューラルネットワーク
6:生成モデル
7:強化学習
→詳しくはzero to oneサイトをご確認ください。

「E資格パッケージ」
・概要:「機械学習」「ディープラーニング」修了後、「E資格」受験に向けて補足教材や確認テストで構成される、試験対策教材。
・形式:完全オンライン(主に補足スライドと確認テストで構成)
・学習時間:3〜5時間

<本プログラムの開催概要>
主催:仙台市
協力:INTILAQ東北イノベーションセンター
企画・運営:仙台X-TECH推進事務局

参加対象

  • 仙台市在住、もしくは仙台市内のAIに関心がある企業・団体の主にエンジニア
    *数学知識必須(微分積分、線形代数、確率統計:大学理系入学レベル)。Pythonの基礎知識があることが望ましい(フォローアップあり)。

持ち物

  • 各自PCをご準備ください(スペック要件特になし。ブラウザはChrome利用)

教材監修

松尾 豊
東京大学大学院 工学系研究科 教授
株式会社zero to one 顧問
東京大学大学院工学系研究科教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士(工学)。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」(角川EPUB選書)等の著書、「よくわかる人工知能」(KADOKAWA/中経出版)等の監修など多数。
岡谷 貴之
東北大学大学院 情報科学研究科 教授
株式会社zero to one 顧問
東北大学大学院情報科学研究科教授、理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー。東京大学工学部卒業。東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。著書に「深層学習」(講談社)など。

参加にあたっての注意事項

  • 基本的にオンラインで自主学習にて進めていただくプログラムです。効果的な学習と「E資格」合格に向けて、10月12日〜2022年1月末の期間で60〜100時間程度の学習時間を事前に確保いただくようお願い致します。

主催

仙台市「SENDAI X-TECH INNOVATION PROJECT」とは

仙台市をフィールドに、AIをはじめとする先端IT技術とさまざまな産業との掛け合わせ(X-TECH)による新事業の創出や、それをリードするAI人材の育成・交流により、テクノロジーの力でイノベーションを生み出し、次々とAIビジネスが生まれる「AI-Ready都市・仙台」の実現を目指すプロジェクトです。

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