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。
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
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。
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) | |
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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) | |
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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 |
Example Scenario
おすすめの受講例
受講4名
受講コース | |
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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 |
スケジュール (4月開始例)
3月
- Python プログラミング演習
- 英語研修
4月~7月(4ヵ月)
- 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
8月
- 深層学習モデリングに関する成果発表
- 実際の開発プロジェクトで実践
9月~11月(3ヵ月)
- 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
12月
- 機械学習プラットフォーム開発に関する成果発表
- 実際の開発プロジェクトで実践
Course
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。
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
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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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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よくある質問
Q&A
Q
個人でも受講できますか?
A
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Q
データエンジニアリング・コースのみ受講したいのですが
A
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Q
専門実践教育訓練給付金の対象ですか?
A
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Q
最短で習得する方法を教えてください。
A
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Q
サポート体制はどのくらい手厚いですか?
A
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Q
オンサイトでの受講も可能ですか?
A
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