Overview

概要

AIエンジニアラボは、経験豊富なAIエンジニアチームと法人向けトレーニングのスペシャリストを擁するプロフェッショナル・サービス組織です。
教育プログラムは、AIエンジニアリング・コースとデータエンジニアリング・コースの2コースを開発済みです。
当ラボは、実証済みの方法論、ベストプラクティス、デザインパターンを使用して、パートナーが複雑なソリューションを開発し、より良いビジネス成果を達成します。
お客様による AIプロダクトやAIサービスまたは機械学習プラットフォームの構築を促進できるよう支援します。
チームトレーニングを基本として最大の成果を獲得します。
長期的な視点から「エンジニアの能力を伸ばす」ことと、企業として素早く「AIチームの開発力向上」を達成できます。

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AIエンジニアラボとは？
何が学べるのか？
受講料
なぜ、AIエンジニアラボなのか？
チームトレーニングのメリットは？
受講スケジュール(例)
よくある質問

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What You’ll Learn

何が学べるのか

業界のAIプロフェッショナルと認定されるレベルと同水準のスキルを学べます。プログラムは、AIエンジニアリング・コースとデータエンジニアリング・コースの2コースで構成されます。

AIエンジニアリング

標準期間36週間(週8時間)で、以下のことが学べます。

Pythonによる機械学習
ニューラルネットワークと深層学習の概要
コンピュータービジョンと画像処理の概要
PyTorchを使用したディープニューラルネットワーク
TensorFlowを使用した深層学習モデルの構築
深層学習の実践プロジェクト

データエンジニアリング

標準期間36週間(週8時間)で、以下のことが学べます。

ビッグデータと機械学習の基礎
データレイクとデータウェアハウスのモダナイゼーション
クラウドでのバッチデータパイプラインの構築
復元力のあるストリーミング分析システムの構築
クラウド上のスマートアナリティクス

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Why AI Engineer Labs

AIエンジニアラボを選ぶ理由

実績のある方法論
専門の製品エキスパート
研究室の拡張

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AIエンジニアラボは、経験豊富なAIエンジニアチームと法人向けトレーニングのスペシャリストを擁するプロフェッショナル・サービス組織です。
教育プログラムは、AIエンジニアリング・コースとデータエンジニアリング・コースの2コースを開発済みです。
お客様による AIプロダクトやAIサービスまたは機械学習プラットフォームの構築を促進できるよう支援します。
チームトレーニングを基本として最大の成果を獲得します。
当ラボは、実証済みの方法論、ベストプラクティス、デザインパターンを使用して、パートナーが複雑なソリューションを開発し、より良いビジネス成果を達成します。
長期的な視点から「エンジニアの能力を伸ばす」ことと、企業として素早く「AIチームの開発力向上」を達成できます。

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Fees

価格表

AIエンジニアリング・コース

標準時間999時間、1名あたり費用、オンライン

	価格(税込)
登録料	8,250円
受講料	1,485,000円
教材費	不要
施設利用料	不要
	購入はこちら

データエンジニアリング・コース

標準時間999時間、1名あたり費用、オンライン

	価格(税込)
登録料	8,250円
受講料	990,000円
教材費	不要
施設利用料	不要
	購入はこちら

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Example Scenario

	受講コース
リーダー	AIエンジニアリング・コースデータエンジニアリング・コース
インフラリーダー	AIエンジニアリング・コースデータエンジニアリング・コース
アプリ開発リーダー	AIエンジニアリング・コース
アプリ開発メンバー	AIエンジニアリング・コース
	購入はこちら

AIエンジニアリング・コース

Pythonによる機械学習

ユニット1・56時間

機械学習の概要
セクション1・8時間

内容

回帰
セクション2・8時間

分類
セクション3・8時間

線形分類
セクション4・8時間

クラスタリング
セクション5・8時間

チームプロジェクト
セクション6・16時間

ニューラルネットワークと深層学習の概要

ユニット2・48時間

ニューラルネットワークと深層学習の概要
セクション1・8時間

内容

人工的なニューラルネットワーク
セクション2・8時間

Kerasと深層学習ライブラリ
セクション3・8時間

深層学習モデル
セクション4・8時間

チームプロジェクト
セクション5・16時間

コンピュータービジョンと画像処理の概要

ユニット3・56時間

コンピュータービジョンの概要
セクション1・8時間

内容

OpenCVによる画像処理
セクション2・8時間

機械学習画像分類
セクション3・8時間

画像分類のためのニューラルネットワークと深層学習
セクション4・8時間

物体検出
セクション5・8時間

チームプロジェクト
セクション6・16時間

PyTorchを使用したディープニューラルネットワーク

ユニット4・88時間

テンソルとデータセット
セクション1・8時間

内容

線形回帰
セクション2・8時間

PyTorchの利用
セクション3・8時間

多重入出力線形回帰
セクション4・8時間

分類のためのロジスティック回帰
セクション5・8時間

ソフトマックス回帰分析
セクション6・8時間

浅いニューラルネットワーク
セクション7・8時間

ディープネットワーク
セクション8・8時間

畳み込みニューラルネットワーク
セクション9・8時間

チームプロジェクト
セクション10・16時間

TensorFlowを使用した深層学習モデルの構築

ユニット5・48時間

教師あり学習モデル
セクション1・8時間

内容

教師あり学習モデルの拡張
セクション2・8時間

教師なし深層学習モデル
セクション3・8時間

教師なし深層学習モデルの拡張
セクション4・8時間

チームプロジェクト
セクション5・16時間

深層学習の実践プロジェクト

ユニット6・40時間

セクション1
セクション1・8時間

内容

セクション2
セクション2・8時間

セクション3
セクション3・8時間

セクション4
セクション4・16時間

これはサンプルページです。同じ位置に固定され、(多くのテーマでは) サイトナビゲーションメニューに含まれる点がブログ投稿とは異なります。まずは、サイト訪問者に対して自分のことを説明する自己紹介ページを作成するのが一般的です。たとえば以下のようなものです。

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Course

データエンジニアリング・コース

ビッグデータと機械学習の基礎

ユニット1・40時間

クラウド上のビッグデータと機械学習
セクション1・8時間

内容

ストリーミングデータのデータエンジニアリング
セクション2・8時間

データウェアハウスとビッグデータ
セクション3・8時間

クラウド上の機械学習オプション
セクション4・16時間

MLプラットフォームを使用した機械学習ワークフロー
セクション5・8時間

チームプロジェクト
セクション6・16時間

データレイクとデータウェアハウスのモダナイゼーション

ユニット2・40時間

データエンジニアリングの概要
セクション1・8時間

内容

データレイクの構築
セクション2・8時間

データウェアハウスの構築
セクション3・8時間

チームプロジェクト
セクション4・16時間

クラウドでのバッチデータパイプラインの構築

ユニット3・40時間

バッチデータパイプライン構築の概要
セクション1・8時間

内容

Sparkの利用
セクション2・8時間

サーバーレスデータ処理
セクション3・8時間

データパイプラインの管理
セクション4・16時間

チームプロジェクト
セクション5・16時間

復元力のあるストリーミング分析システムの構築

ユニット4・40時間

ストリーミングデータ処理の概要
セクション1・8時間

内容

Pub/Subを使用したサーバーレスメッセージング
セクション2・8時間

データフローストリーミング機能
セクション3・8時間

高スループットのストリーミング機能
セクション4・8時間

高度なデータウェアハウスの機能とパフォーマンス
セクション4・8時間

チームプロジェクト
セクション6・16時間

クラウド上のスマートアナリティクス

ユニット5・40時間

アナリティクスとAIの概要
セクション1・8時間

内容

非構造化データ用のMLモデルAPI
セクション2・8時間

ビッグデータ分析
セクション3・8時間

本番環境のMLパイプライン
セクション4・8時間

分析のためのカスタムモデル
セクション5・8時間

AutoMLを使用したカスタムモデルの構築
セクション6・8時間

チームプロジェクト
セクション7・16時間

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● お客様のビジネスに合わせた設計

実際のプロジェクトに直結

GCP のデータエンジニアリング、ビッグデータ、機械学習のスペシャライゼーション

お客様のビジネスに合わせた設計

受講者

期間

内容

レベル

環境

拡張

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Psychotherapy abstract concept vector illustration. Non pharmacological intervention, verbal counseling, psychotherapy service, behavioral cognitive therapy, private session abstract metaphor.

将来の収入が不安だ
時間的な余裕を持って仕事したい
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文章を入れてください
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