デジタル実践講座

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• エンジニアエキスパートプラン

  以下を実行する能力を身につけ、企業の業務課題に対してITという手段を用いて問題解決を遂行できるような企業の即戦力となる人材となることを目標としております。　　①課題の目的、制約に基づき、ITによる適切な解決の方針を比較検討できる　　②解決の方針に基づき、具体的な設計を行うことができる　　③設計に基づき、開発（コーディング、テスト等）を行うことができる　　④開発したプロダクトがもたらした結果を分析し、保守や次の開発に活用することができる　　　　　　　　　　　　　　全ての学習がeラーニングにより完結するため、学習時間を受講生自身のライフスタイルに合わせて調整することができます。　　　　学習内容はFE開発、Java開発、ITビジネス・マーケティング、サーバー、データベース、ネットワーク/セキュリティ、AIと、エンジニアとして押さえておきたいスキルを習得できます。　　　　月1一回行われるオンライン面談で個別に作成していくロードマップに従い、受講を進めていただきます。

  株式会社ＰＲＯＧＲＥＳＳ

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• エンジニアスタンダートプラン

  以下を実行する能力を身につけ、企業の業務課題に対してITという手段を用いて問題解決を遂行できるような企業の即戦力となる人材となることを目標としております。　　①課題の目的、制約に基づき、ITによる適切な解決の方針を比較検討できる　　②解決の方針に基づき、具体的な設計を行うことができる　　③設計に基づき、開発（コーディング、テスト等）を行うことができる　　④開発したプロダクトがもたらした結果を分析し、保守や次の開発に活用することができる　　　　全ての学習がeラーニングにより完結するため、学習時間を受講生自身のライフスタイルに合わせて調整することができます。　　　　学習内容はFE開発、Java開発、ITビジネス・マーケティング、サーバー、データベース、ネットワーク/セキュリティ、AIと、エンジニアとして押さえておきたいスキルを習得できます。

  株式会社ＰＲＯＧＲＥＳＳ

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• ゼロから始めるAIエンジニア講座セット（E資格対応）［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　AIの知識ゼロからE資格の取得を目指せるセット講座。　　E資格、G検定、機械学習、数学・統計学、Python講座のセットで受講可能。　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　【学習項目】　　●E資格講座　　　講義時間全55時間程度想定（講義動画 30時間 ＋ 演習 25時間（演習・確認テスト ＋ 修了試験 ＋ 修了課題））。　　　JDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）認定講座。　　　数学・機械学習・深層学習の範囲を網羅し、E資格の合格を目指せる。　　　　　　●G検定講座　　　講義時間全14時間程度想定（講義動画 9時間 ＋ 確認問題等 5時間）。　　　G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅的に学べる。　　　（G検定同等の難易度の試験対策問題350問以上を含む。）　　　　　　●機械学習講座　　　講義時間9 時間。　　　数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、　　　実務で活用するための基礎固めを行う。　　　　　　●数学・統計学講座　　　講義時間6時間。　　　

  株式会社Ｐｒｅｓｅｎｔ　Ｓｑｕａｒｅ

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• Deep Square AIエンジニア育成講座（E資格対応）［ライブ］

  【講座の狙い/目的】　　低価格で実務スキルを身に着け、AIエンジニアを育成する。　　豊富な演習問題によりAIエンジニアの代表資格であるE資格の取得を目指す。　　　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　最低催行人数５名　　　　　　【学習項目/学習の流れ】　　　－ステップ1：講義・演習　　　　数学、機械学習、深層学習のオンラインの講義を通じて、 E資格取得のための知識とスキルをつける。　　　また、演習問題や、Python、PyTorchを用いたコード演習を行う。　　　　　－ステップ2：確認問題　　　　講義内容の復習・確認演習を行う。　　　　　－ステップ3：修了課題、修了試験　　　　修了課題として４つのモデル開発を実施。修了課題は基準の精度を上回った時点で合格。　　　　また、数学、機械学習、深層学習の知識定着を確認する修了試験を受講。　　　　修了課題、修了試験を修了頂いた方に当AIエンジニア育成講座の修了認定を行う。　　　　　　※修了試験は何回でも受験可能。　　　　　－ステップ4：E資格試験　　　　当AIエンジニア育成講座を修了した方のみE資格を受験可能。　　　　（E資格受験

  株式会社Ｐｒｅｓｅｎｔ　Ｓｑｕａｒｅ

  • 講座レベル3
  • Reスキル
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 機械学習講座［オンライン］

  【講座の狙い/目的】　　数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、実務で活用するための基礎固めが出来る。　　　　【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】　　ー　　　　【学習項目/学習の流れ】　　●機械学習の概要－機械学習の概要　　●機械学習の流れ－機械学習の流れ　　●機械学習の手法－単回帰、重回帰、時系列予測、決定木、k近傍法、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、教師なし学習　　●機械学習の評価検証－機械学習の評価検証　　●機械学習の精度改善－前処理、特徴量エンジニアリング、アンサンブル学習

  株式会社Ｐｒｅｓｅｎｔ　Ｓｑｕａｒｅ

  • 講座レベル3
  • ITSS+

  

• 最適化特化コース

  数理最適化に関する実装方法を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪数理最適化とは　　　・数理最適化の概要　　　・数理最適化と機械学習　　　・数理最適化の応用例　　▪数理最適化の区分　　　・連続最適化　　　・組合せ最適化（組み合わせ最適化）　　▪OR-tools チュートリアル　　　・ Stigler Diet Problem　　　　2日目　　▪最適化問題実践　　　・巡回セールスマン問題　　　・配車計画問題　　　・スケジューリング問題　　　・バイトシフト問題　　　・ナップサック問題　　　・割り当て問題　　　・最大マッチング問題　　▪その他補足　　　・組合せ最適化と量子コンピュータ　　　・学習用教材紹介　　　　※法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000 / 21名~ 別途お見積り　　　※1開催あたりの価格であり、表示金額は税抜です。研修内容・人数・費

  株式会社キカガク

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• Python経験者向け「機械学習エンジニア」コース（オンライン）

  重要なアルゴリズムを体系的に学び、高度なディープラーニングの技術を身に付け、その証明としてE資格の取得を目指します。　　本講座に含まれる「現場で使えるディープラーニング基礎講座」は、E資格の認定プログラムです。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座2つを組み合わせて受講します。　　　スキルアップAI指定のオープン講座を順に受講することでスキルを習得していきます。　　・現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　・現場で使えるディープラーニング基礎講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• Python経験者向け「機械学習エンジニア」コース

  重要なアルゴリズムを体系的に学び、高度なディープラーニングの技術を身に付け、その証明としてE資格の取得を目指します。　　本講座に含まれる「現場で使えるディープラーニング基礎講座」は、E資格の認定プログラムです。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座2つを組み合わせて受講します。　　　スキルアップAI指定のオープン講座を順に受講することでスキルを習得していきます。　　・現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　・現場で使えるディープラーニング基礎講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• Python未経験からはじめる「プロンプトエンジニア」コース

  生成AIへの指示「プロンプト」の工夫と、プロンプトに応じた生成AIの訓練ができるようになることを目指します。そこで、生成AIの基盤技術であるLLM（大規模言語モデル）に加えて、LLMを成り立たせているAIのアルゴリズム「ニューラルネットワーク」を用いた機械学習、深層学習（ディープラーニング）にまでさかのぼって学びます。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座7つを組み合わせて受講します。　　機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座　　機械学習のためのPython入門講座　　機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座　　ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座　　現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　現場で使えるディープラーニング基礎講座　　大規模言語モデル（LLM）利活用講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• Python経験者向け「プロンプトエンジニア」コース

  生成AIへの指示「プロンプト」の工夫と、プロンプトに応じた生成AIの訓練ができるようになることを目指します。そこで、生成AIの基盤技術であるLLM（大規模言語モデル）に加えて、LLMを成り立たせているAIのアルゴリズム「ニューラルネットワーク」を用いた機械学習、深層学習（ディープラーニング）にまでさかのぼって学びます。　　　　※本コースは、スキルアップAIのオープン講座4つを組み合わせて受講します。　　ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座　　現場で使える機械学習・データ分析基礎講座　　現場で使えるディープラーニング基礎講座　　大規模言語モデル（LLM）利活用講座

  株式会社スキルアップＮｅＸｔ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 時系列解析特化コース

  時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　1日目　　▪ 時系列データの扱い方　　　・時系列データの構造　　　・自己相関、周期性、トレンド、外因性、ノイズ　　　・定常性と非定常性　　▪ 前処理、特徴量エンジニアリング　　　・ワイドフォーマット、ロングフォーマット　　　・カレンダー特徴量、ラグ特徴量、ローリング特徴量、　　　　エキスパディング特徴量、リード特徴量　　▪ 統計モデル（自己回帰型モデル）の適用　　　・自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル、　　　　自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)、　　　　季節変動自己回帰和分移動平均モデル(SARIMA)　　　・Box-Jenkins 法　　　　2日目　　▪機械学習モデルの適用　　　・ニューラルネットワーク　　　・再起型ニューラルネットワーク　　　　・RNN、LSTM　　　・畳み込みニューラルネットワーク　　　　・Squeeze ネットワーク、Dilated CNN　　▪その他　　　・Prophet による時系列解析　　　　法人・団体のみが対象となるカ

  株式会社キカガク

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 異常検知特化コース

  テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。　　　　【スケジュール】　　▪異常検知とは　　 ・異常の種類　　 ・手法（外れ値検知、変化点検知、異常部位検知）　　▪異常検知基礎　　 ・3 σ法　　 ・ハンペル判別法　　 ・ホテリング T^2 法　　▪テーブルデータに対する異常検知　　 ・k 近傍法　　 ・OneClassSVM　　▪画像データに対する異常検知　　 ・画像生成モデルとは　　 ・画像生成モデルの異常検知への応用　　　　　　法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。　　【研修費用テーブル】5~10名：¥500,000 / 11~15名：¥600,000 / 16~20名：¥700,000 / 21名~ 別途お見積り　　　※1開催あたりの価格であり、表示金額は税抜です。研修内容・人数・費用は企業様ごとに調整可能です。　　　　修了証の発行を希望される方は、受講終了後お申し出ください。

  株式会社キカガク

  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• PythonによるAIオンライン講座

  ＜講座の狙い＞　　・目標は、AIによるデータ分析方法・ビジネスへの活用方法の習得です。　　・DXデジタル変革推進を担うビジネスパーソン向け、文系の非技術者、DX初心者にも対応した講座です。　　・数式ではなく図を用いて解説しますので、未経験者・初心者でも習得が可能です。　　＜講座の進め方＞　　・講師と受講者の双方向性を重視した講義・演習を基礎から行います。　　＜学習項目＞　　・ AIの基礎　　 　知識機械学習とは　　 　Googlecoraboratory、Jupyterlabの使い方　　・Pythonの基礎　　 　算術演算、比較演算、論理演算、Print関数、コメントアウト、空白　　 　変数、データの型、関数、組み込み関数　　 　クラス、継承、モジュール・パッケージ・ライブラリー　　・Pythonの応用　　 　numpy、ndarray、pandas、matplotlibとは、　　・教師あり学習　　 　回帰分析、ロジスティック回帰、ラッソ回帰・リッジ回帰　　 　K近傍法、サポートベクターマシン、決定木　　 　ランダムフォレスト、勾配

  株式会社データサイエンス研究所

  • 講座レベル3
  • ITSS+

  

• AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース＆AIエンジニア中級コース

  本講座は囲碁AI世界大会2位の実績を持つ株式会社トリプルアイズが提供し　　経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」の認定を受けている「AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース＆AIエンジニア中級コース」です。　　　　　　【講座概要】　　「AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース＆AIエンジニア中級コース」は、　　AI技術の基礎から中級レベルの知識・技術までを学びたい方を対象としています。　　プログラミング言語Pythonの基礎から、　　AIの入門知識や中級レベルのAIエンジニアリングスキルまで幅広い内容を段階的に習得することができます。　　　　【学習内容】　　AI入門コース：　　AIと機械学習の基礎概念。　　簡単な機械学習モデルの作成と評価。　　Pythonを使ったデータの前処理と可視化。　　　　Python基礎コース：　　Pythonの基本構文、データ型、制御フロー。　　関数、クラス、モジュールの使用方法。　　データ分析や機械学習でよく使用されるライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib）の紹介。　　　　AIエンジニ

  株式会社トリプルアイズ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• AI入門コース&AIエンジニア初級コース

  本講座は囲碁AI世界大会2位の実績を持つ株式会社トリプルアイズが提供し　　経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」の認定を受けている「AI入門コース＆AIエンジニア初級コース」です。　　　　　　【講座概要】　　「AI入門コース＆AIエンジニア初級コース」は、　　AIの世界に初めて足を踏み入れる方から基礎知識を身につけたい方までを対象としています。　　AI技術の基礎理解を深めると同時に、　　実際のプロジェクトにおける開発手法や提案手法に関する知識を習得することができます。　　　　【学習内容】　　データの前処理、機械学習モデルの設計・実装、モデル評価の方法まで、　　実践的なプロジェクトを通じて一連の流れを体験できるよう構成されています。　　　　この講座を修了することで、受講者はAIに関する基本的な理解を得るとともに、　　AIエンジニアとしてのキャリアをスタートさせるための実践的なスキルを身に付けることができます。　　この講座は基礎と理論を学べるためAI分野での活躍を目指す方々にとっての支えとなります。　　　　【学習の流れ】　　本講座は「通信教育プログラム」のため、時間や場所を選びません

  株式会社トリプルアイズ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース

  本講座は囲碁AI世界大会2位の実績を持つ株式会社トリプルアイズが提供し　　経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」の認定を受けている「AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース」です。　　　　　　【講座概要】　　「AI入門コース＆Python基礎コース＆AIエンジニア初級コース」は、　　プログラミング未経験者からAI技術に関心を持つ初心者までを対象としています。　　Pythonプログラミングの基本から始め、AIの基礎知識、そして実践的なAI開発スキルまでを段階的に習得することができます。　　　　【学習内容】　　Python基礎コースでは、プログラミング言語Pythonの基礎を固めます。　　変数、制御構造、関数、クラスといった基本的なプログラミング概念から、　　データ構造、ファイル操作、エラー処理など、実践的なスキルまでを幅広くカバーします。　　プログラミング演習を通じて、Pythonの基本操作を習得し、プログラミング思考を養います。　　次に両AIコースでは基礎知識に焦点を当てデータの前処理方法、機械学習アルゴリズムの理解、　　モデルの訓練と評価について学びます

  株式会社トリプルアイズ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• AI入門コース&AIエンジニア初級コース&AIエンジニア中級コース

  本講座は囲碁AI世界大会2位の実績を持つ株式会社トリプルアイズが提供し　　経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」の認定を受けている「AI入門コース＆AIエンジニア初級コース＆AIエンジニア中級コース」です。　　　　　　【講座概要】　　「AI入門コース＆AIエンジニア初級コース＆AIエンジニア中級コース」は、　　AIに関する広範な知識と技術を段階的に学び、実践能力を高めたい方を対象としています。　　AIの基礎から始まり、実践的な開発技術や高度なアルゴリズムの理解までを網羅しています。　　　　【学習内容】　　AIの基本概念から始め、実際にデータを扱い機械学習モデルを開発、評価する方法を学びます。　　更に、一般物体検知などの特定技術に関する深い理解と、精度向上のための高度な技術を習得することができます。　　本講座を通じて、受講者はAIプロジェクトを自立して遂行できる能力を身につけ、　　エンジニアとしてのキャリアを大きく前進させることが期待されます。　　　　本講座は、理論だけでなく多くの実践的な演習を通じて、　　AI技術の深い理解と実際の開発スキルの両方を養うことに重点を置いています。　

  株式会社トリプルアイズ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• 全人類がわかるE資格講座

  ＜講座の目的＞　　一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）認定のE資格対策オンライン講座です。　　E資格に合格できるよう、ディープラーニングを基礎からわかりやすく解説しています。　　また、実務でも学習したことを活用できるように、Pythonのコーディング課題を設定しています。　　　　＜プログラムの内容、流れ＞　　【ステップ1】 ディープラーニングの基礎理論に関する講義動画を視聴　　【ステップ2】Pythonを使用して、『コーディング課題』・『プロダクト開発課題』に合格する　　【ステップ3】ディープラーニングの理論と実装の定着度を測る『修了試験』に合格する　　　　※受講開始から6ヶ月以内に、『コーディング課題』・『プロダクト開発課題』・『修了試験』に合格することで、本講座の修了証を入手することができます。　　　　＜講師について＞　　メイン講師：吉川武文　　東京大学卒業。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピック金賞・本選一位、合成生物学の世界大会iGEM金賞などの受賞歴を持ち、AVILENでは画像認識・時系列データ解析・言語処理など幅広い開発案件に携わるとともに、その豊

  株式会社ＡＶＩＬＥＮ

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• 探究インテリジェンスプログラム~AI活用とインテリジェンス経営で国際動向を味方に~

  企画力を身につけて、事業企画や経営企画にキャリアシフトをさせたい方　必見！！　　　　いま、戦略立案や企画職に求められるスキルは　社会動向を洞察するマクロな視点と、自分のテーマを深堀りするミクロな視点、そして社会と自分をつなぐ力です。　　　　日本人向けに提供されたことがほとんどない、国際動向の読み解きと、そうした情報を基に行う合意形成ができる能⼒を養成する、少人数制（上限20名）の極めてレアな講座が誕生しました。　　　　本講座は前述の３つのスキルを鍛えるべく、以下３つのユニットから構成されています。　　　　　　・国際動向インテリジェンスユニット：地政学を含む、昨今の地球規模の諸問題とルールメイクの構造、近年の⾦融パラダイムの変化について学び、情報を能動的に得ることや、批判的なものの⾒⽅、洞察できる⼒を身につけます。ユネスコ国際AI研究所からグローバルトップ100として認められたRuleWatcherを使用し、テクノロジーの力でフェイクのない国際情報を入手しながら進めます。　　　　・戦略的合意形成ユニット：議論や交渉の構造を学び、メタ認知をできるようになります。詭弁に言い負かされないスキル

  株式会社オシンテック

  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+
  • DX推進スキル標準（DSS-P）

  

• G 検定対策テスト

  JDLA 提供 G 検定合格のための事前確認テストです。G 検定の出題範囲を幅広く網羅した 100 以上の問題を通して、理解度の確認や学習にご活用頂けます。G 検定合格を目指す方、AI に対する理解度を確認したい方にオススメのコースです。　　　　【スケジュール】　　▪AI とは　　 ・AI の定義　　 ・AI の歴史　　 ・AI の動向（探索・推論）　　 ・AI の動向（知識表現）　　 ・機械学習・深層学習　　 ・AI の問題点　　▪基礎数学　　 ・数理統計　　▪機械学習の手法　　 ・教師あり学習　　 ・教師なし学習　　 ・強化学習　　 ・モデルの評価　　▪ディープラーニングの概要　　 ・ニューラルネットワークとディープラーニング　　 ・ディープラーニングのアプローチ　　 ・開発環境とデータ　　 ・活性化関数　　 ・学習の最適化　　 ・さらなるテクニック　　▪ディープラーニングの手法　　 ・CNN　　 ・生成モデル　　 ・画像処理の応用タスク　　 ・自然言語処理　　 ・音声処理　　 ・深層強化学習　　▪ディープラーニングの周辺知識　　 ・

  株式会社キカガク

  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）
  • ITSS+

  

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• 4
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