AIエンジニアコース

  • 講座レベル3
  • 国の認定・指定あり
  • DX推進スキル標準(DSS-P)
  • ITSS+
  • Reスキル
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講座情報

AIの仕組みや特性を理解しプロジェクトの全体像を把握することで、AIエンジニアとしてのスキルを習得することを目指すコースです。
講座は1ヶ月でオンライン形式で学習出来ます。
全体を通して、機械学習・深層学習における各種学習の理論の理解や、演習・実習・実装により学習システムの構築スキルや問題解決のための最適なモデルを選定する判断力を身につけます。さらに、学習モデルに関する数理的な講義によりトラブルが発生しても論理的に対応できる能力も修得します。学習の流れは次の通りです。

【学習項目】
1章   人工知能の変遷・動向・問題点
2章   Python言語と基底ライブラリーおよび線形代数学
3章   データサイエンス
4章   機械学習の概要
5章  回帰問題
6章  分類問題
7章  決定木・ランダムフォーレスト
8章  深層学習と畳み込みニューラルネットの概要
9章  深層学習
10章  畳み込みニューラルネット
11章  クラスタリングと強化学習
12章  画像処理と音声処理
13章  自然言語処理
14章  社会実装・契約・法律
15章  試験

「J-college」はジャパニアス株式会社の研修センターです。

受講料 有料
標準学習時間 160時間
修了証発行 あり
受講形態 完全オンライン制
申込み受付対象

個人・法人

団体申込み

あり

法人請求

あり

受講対象者

AIの仕組みや特性を理解しプロジェクトの全体像を把握することで、AIエンジニアとしてのスキルの習得を求める方。

学習できるデジタルスキル

「データサイエンスプロフェッショナル」「データエンジニア」の分野を学習することが出来ます。
学習モデルの考え方や理論・アルゴリズムを数理的に講義し、演習・実習・実装を必ず実施しているため構築スキルや問題に対する最適なモデル選定が身につくとともに各種モデルの理論的比較も可能になり、トラブルが発生しても適切な対応が出来るようになります。
主に3章データサイエンスにおいて、有意義なデータの構築やPCA,SVDを用いる特徴空間の低次化への写像やデータ可視化および機械学習における数理統計・多変量解析・データ可視化などによりデータエンジニアとしてのスキルも修得可能です。

試験・検定・資格

  • E資格

必要となる前提知識

特になし。(ただしG検定の取得を推奨しますが必ずではありません)

国の指定・認定

本講座は、以下の指定または認定を受けている講座です。

  • 第四次産業革命スキル習得講座(経済産業省)

講座提供元

ジャパニアス株式会社

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