領域特化コース

時系列・画像・言語データに特化した
ディープラーニング実装の
スペシャリスト育成研修

専門性を深めたデータサイエンティストを育成

このコースは、既にPythonや機械学習の基礎を身につけた後、さらに専門性の高いAI開発の手法を学びたい方向けのデータサイエンス応用研修です。AIエンジニア『E資格』を取得した後にもおすすめ。
時系列・画像・言語データの中からコースを選択し、自社の業務でよく扱うデータ領域に特化して実務レベルの最新ディープラーニング実装スキルを習得できます。

実践的アウトプットを意識した学習フロー

近年のAI導入でよく行われるタスクにて、現役データサイエンティストが実際に使用するAI開発手法を伝授。各データ形式特有の前処理やモデリングの仕方はもちろん、評価で注意すべき点など実務を行う上で覚えておくべきノウハウが詰まっています。

Eラーニング (動画+テスト)

・オンデマンドの動画講義を視聴
・個々のペースで学習可能
・難解な理論を噛み砕いて解説
コーディング課題の提出

・ハイレベルなAI実装演習
・丁寧な演習解説動画あり
・提出はシステムにアップロード
ディスカッション会

・全員参加でWEB会議にて実施
・講師より課題のフィードバック
※１名受講の場合は実施致しません

ディープラーニング実装課題

業務を擬似体験できる
コーディング課題

実際のAI開発業務で依頼されるケースを想定し、ストーリー形式で進める実装演習です。
誘導に従ってモデリングするだけではなく、データからの課題発見やアルゴリズムの選択、
結果の分析方法などを自分で考えて行うため、実務への応用力が身に付きます。

店舗の売り上げ(需要)予測

時系列データ特化コース

データ：421,570行16列のテーブルデータ (.csv)

大手スーパーマーケット全店舗の需要を予測したい。そこで、毎週の売り上げと関連データから、各店舗の売り上げを予測するモデルを作成します。店舗ごとに予測の精度も出力できるようにします。

コンクリートの異常検知

画像データ特化コース

データ：227×227pxのRGB画像40,000枚

建物のコンクリートのひび割れを自動で検知するシステムを作りたい。そこで、様々な建物のコンクリート画像から、異常を検知するAutoEncoderモデルを作成します。

法律文書の自動分類

言語データ特化コース

データ：10カテゴリの法律文書235冊 (.text)

大量の法律文書データを分野ごとに分類するタスクを自動化したい。そこで、未知の文書に対して適切な分類先を判別するディープラーニングモデルを作成します。

充実の学習サポートで最後までやり切れる

AI開発・教育のプロが受講者一人一人を個別サポートしていくため、挫折させません！
オンライン形式の研修でも受講者全員が最後まで達成できます。

【質問対応】
チャットで質問し放題

講義に関する質問だけでなく
AI活用の相談なども可能

【進捗報告】
学習状況を見える化

受講者の進捗・成績の報告を
メール/ビデオ会議にて実施

【課題添削】
プロが個別フィードバック

現役データサイエンティストが
提出課題を添削してコメント

導入事例

“E資格と実務との
ギャップが埋められている

NTTコムエンジニアリング

「実際のAI・機械学習のタスクでは、Pytorchやtensorflowといった流⾏のライブラリを使うことがほとんどです。また、画像・⾔語・表形式など、データの形式によって使うライブラリや処理⽅法も変わってきます。領域特化コースを受けて、実務とのギャップが埋められていると感じています。E資格講座で基礎的な概念を学んで、領域特化コースで実務に即したタスクの解き方を学ぶ、という理想的な流れで勉強できています。」