先端技術コース転職支援サービス

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2020年2月E資格試験対策 

現場で潰しが効く
ディープラーニング講座オンライン

視聴課題レポートの評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義など、
通学制講座とほぼ遜色ない内容を盛り込んだ
eラーニングと通学制コースの『いいとこどり』を実現したコースです

第1回 E資格試験 合格率88.9%の講座をオンライン化
JDLA認定プログラム認定番号:00011
転職成功時には受講料全額が返金される制度があります。
  • いつでもどこでも学びやすいオンラインコース+転職支援サービス
  • KaggleMaster取得者など、第一線で活躍するAIエンジニアが動画解説
  • E資格取得に必要なコンテンツをすべて網羅したコースをリーズナブルな受講料で

オンラインでAIエンジニアのスキルを身に付け
E資格取得とキャリアUP転職を実現!

iStudy ACADEMYの転職支援サービスを通じて転職が決まった方には、受講料全額を返金いたします。

  • ※受講料の全額返金については利用規約でご確認ください。

学習の進め方・講座説明ビデオ

iStudy ACADEMYは、キャリアUP転職を目指す方のための、
先端スキル習得コース
転職支援を組み合わせた総合サービスです。

早期の転職を目指す方から、勉強しながら将来の転職について検討していきたい方まで、
幅広い方にご利用いただけます。

2020年2月実施試験対応 JDLA認定プログラム

「現場で潰しが効く」ディープラーニング講座とは?

本コースは、AI、IoTなど最先端の技術分野に特化した研修で定評がある株式会社ナトフとの共催により提供します。
目的はディープラーニングを実装するエンジニアの技能の習得。
数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学んでいきます。
現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身につけることがゴールです。

そして、日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格試験受験のために
受講が必要なプログラムとしての認定も受けており、2018年9月に実施された第1回目の同試験では、
全受験者の合格率が69.4%のところ、
当時通学制のカリキュラムで学んだiStudy ACADEMY受講者の合格率は88.9%に上りました。
そのカリキュラムをいつでもどこでも受講できるようオンライン化する一方、
視聴課題レポートの提出と評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義など、
通学生講座とほぼ遜色ない内容を盛り込んだ
eラーニングと通学制コースの「いいとこどり」を実現したのが本コースです。

ディープラーニングに必要な数学知識を無料で診断

ディープラーニングを理解、実装するためには数学知識が欠かせません。
「ディープラーニングのための数学力診断テスト」では、
貴方の数学力を20問のテスト問題で診断します。
数学力無料診断テスト申込フォームからエントリーしてください。
2営業日以内に診断テストサイトのURL、ID、パスワードをお送りします。

貴方のレベルにあった学習コンテンツをご提案します。

*印は必須項目です。
申し込みボタンを押すことで、個人情報保護方針にご同意いただいたものとみなします。

受講者の声

膨大なAI領域でしたが、自己学習すべき指針がわかった。簡素な入門書で予習をしていたが、それでは実力が不足していることに気が付けた。
また、製作課題を作成するために必要な知識が自然と身についた点がよかった。

30代サポートエンジニア

ディープラーニング技術との付き合い方を学べたのは大きいと思いました。分析やソフトウェアの機能の一部として組み込み活かしていけたらと思います。

40代エンジニア

単元ごとに異なる多くのソース上の実装パターンを確認、理解できたのが良かった。

20代エンジニア

今まで本を読んだだけの知識だったが、演習を通して理解を深めることができた。
実際にビジネスの場で活躍されている方が講師をされていて実務的な話を聞けた。

40代 管理系

理論ベースでの実装手法を学べた事で、何故そういった手法が使われるのか理解を深めることができた。モチベーションを高めるよいキッカケになった。

30代エンジニア

最先端の技術について学習ができ、とても価値のある講座でした。
演習が豊富なので、学習が定着しやすかったです。

20代エンジニア

元々統計学や機械学習についての興味はあったものの、独学では限界を感じており、またとりわけ深層学習については近年のトレンドであり、将来性を感じていたため受講を決めた。
製作課題に取り組むことによって、自作のニューラルネットワークモデルを実装することができた。

20代エンジニア

コースの3つの特長

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その1

日本ディープラーニング協会主催の
AI資格試験にも対応

本コースは日本ディープラーニング協会(JDLA)のDeep Learning資格試験(E資格)の受験に必要な、協会認定のプログラムです。
E資格(2020年2月22日(土))を受験するためには、協会認定プログラムの受講と修了認定が必須となります。

E資格とは

東京大学松尾豊特任准教授が理事長を務め、日本や世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛する高度なAI技術者を証明する資格です。

日本初 AI資格試験に対応

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その2

実践習得に特化

生の現場での実装課題や、技術課題、開発研究への取り組み方を習得し現場での応用力をつけます。現役のAIエンジニアが動画で解説するとともに、視聴課題レポートの評価を行います。
また、単に「プログラムが動く」「規定の精度が出た」というレベルではなく、実装過程を説明できるスキルを身につけることができます。

実践習得に特化

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その3

eラーニングと通学講座の
良いとこ取りをしたオンラインコース

これまでに延べ430社77万人の利用実績があるアイスタディの学習管理システム(iStudy LMS)で、いつでもどこでも講義動画、テスト、演習に取り組んでいただけます。通学講座と違って、分からない個所も分かるまで繰り返しの学習が可能です。
また、視聴課題レポートの評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義も含まれており、通学講座と比べても遜色ありません。

eラーニングと通学講座の良いとこ取りをしたオンラインコース

JDLAのAI資格試験対応
3ヵ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座

日本ディープラーニング協会 事務局長インタビュー

※2018年6月に収録されたものです。

インタビューより抜粋

岡田事務局長に、iStudy ACADEMYの転職支援サービスについて印象を聞いてみました。
「ただ勉強して資格を取るだけではだめで、まさに転職していただいたり、ディープラーニングを活用して産業の中にどんどんそれを組み込んでいっていただきたいと思っています。なので、ここ(転職支援)までが付いているという事は非常に素晴らしいことだなと思います。
また、今の協会は賛助会員の皆様によって支えていただいている部分もあるんですけれども、非常に社会的なニーズも高いですね。採用したいというニーズが高いので、そういったところにもかなりこれはマッチしていくものになるのではないかと考えます」

実践的かつE資格合格に必要なスキルが身につく

実践的なスキルを持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意しています。
また、現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅した内容を習得することができます。

①	応用数学
① 応用数学

AIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニアとして潰しが効くためには、ドメイン(専門領域)や論文の最新情報をキャッチアップする必要があります。それらは数学で書いてあります。この機会に本が読めるようになりましょう。

数学に不安がある方はこちら▼

② 機械学習の基礎

Deep Learningの大本には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても現場では“潰し”が効きません。どのような手法、どのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めていただきます。

①	応用数学
①	応用数学
③ ディープラーニング

メインのディープラーニングです。実践演習と課題を中心とした講義です。一方で基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。Tensor FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装できるのではなく、どのような環境でも対応できる力を身につけます。

現場で潰しが効くディープラーニング講座(オンライン)

コース概要

コース目標 ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得する。
現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に付ける。
前提知識・経験 高校数学までの数学知識、2年程度以上のプログラミング実務経験(言語は問いません)
※高校までの数学知識に不安がある方は、「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」の事前受講をお勧めいたします。
▶AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)の詳細はこちら
※プログラミングの実務経験がない方でも、会社の研修や自己啓発で基礎文法を学ばれた方はスキルによりご受講可能です。
ライセンス期間 2020年2月29日まで
※修了認定については、別途締切があります(後述)
標準学習期間 2~3ヵ月
受講料

一般受講料:242,000円(税込)
iStudy ACADEMY登録者 受講料:199,800円(税込)

内容
        【オンラインコンテンツ】
    • ・環境構築説明/予習教材(高校数学復習、Pythonで微分を学ぶ、ニューラルネットワーク順伝播、逆伝播)
    •  
    • ・講義動画(約30時間)
      - 応用数学
      - 機械学習
      - 深層学習(前編・後編)
      ※通学講座の録画映像からライブ講義に近い映像となります。その為、演習時間も想定した合計時間となりますので予めご了承ください。

    •  
    • ・演習問題100問以上(解説付き)
・サンプルソースコード
・修了認定

【特別講義】
- E資格試験直前対策特別講義、例題解説を2020年1月頃にオンライン配信いたします。
(日程は11月頃確定予定です)

  • ※学習時間の目安:120時間

    ※動画は実際の講義を受講いただくのと同等のハンズオン体験をしていただく方針で、実際の講義を録画編集し、演習時間なども極力同等に設定しております。演習時間には対応するソースコードで実習を行ってください。
    また、一般の教材ビデオなどと比べ、雑音で音声が聞こえづらい箇所や活舌が悪い箇所、文字が見えづらい箇所もそのままの臨場感で収録しております。見えづらい箇所は配布された資料を確認頂きながら視聴するなどのご対応をよろしくお願い申し上げます。
修了証発行条件
  • 以下の全ての条件を満たすこと。(締切後述)
  • ・応用数学 修了テスト合格 正答率90%以上
  • ・機械学習 修了テスト合格 正答率90%以上
    ・深層学習 修了テスト合格 正答率90%以上
    ・修了レポートの合格(応用数学・機械学習、深層学習 計2点)
対応ブラウザ Microsoft Internet Explorer 11(推奨)、10
Microsoft Edge、Google Chrome、Safari(iPadのみ)
※ディスプレイ解像度 1280×1024 ピクセル以上推奨
※スマートフォン端末は動作保障対象外です。iPadのSafariではご利用いただけます。
こんな方におすすめします
  • ・2020年2月開催のE資格取得を目指す方
  • ・ディープラーニングを用いたシステムの開発を手掛けたい方
  • ・ディープラーニングのスキルを習得して次のキャリアを検討したい方

講師紹介

諸富講師(深層学習担当)
株式会社Novera
略歴
青森県生まれ
  • AI関連のプロジェクト
  • 衛星画像の船検知ツールの作成
  • 衛星画像を活用した、固定資産調査ツールの作成
  • ドローンからのキャベツ検知の研究
  • 公営競技の予想AIの研究・開発
  • 表情検知システムの作成
  • 顔の分析システムの作成
  • 音声認識システムの作成
受賞歴
  • 経済産業省 異能ジェネレーションアワード 協力協賛企業 特別賞受賞
  • Challenge Cup Japan 2017 東日本大会出場
出演メディア
  • BS-TBS 夢の鍵
大越講師(深層学習担当)
株式会社キスモ 取締役
略歴
神奈川県出身、名古屋大学卒。大学で統計学、機械学習を専攻。
第14回キャンパスベンチャーグランプリ中部大会で名古屋産業人クラブ会長賞を受賞したほか、Startup Weekendでの優勝経験を持つ。
創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。
杏林大学と医学領域における画像認識技術の共同研究にも参画し、EWMA2018で研究成果が発表されている。
受賞歴
Kaggleにて下記含め6つの受賞経験を持ち、kaggle masterの称号を持っている。
  • Home Credit Default Risk 2nd place (Gold medal)
  • Avito Demand Prediction Challenge 7th place (Gold medal)
  • Santander Value Prediction Challenge Silver medal

受講料

一般受講料:242,000円(税込)
iStudy ACADEMY登録者 割引受講料:199,800円(税込)

他社の認定コースと比べてみてください。
応用数学・機械学習・深層学習の講義、E資格認定プログラム修了認定まで、すべてが揃っての価格です!

iStudy ACADEMYの転職支援サービスを通じて、転職が決まった方には、
受講料全額を返金いたします。

オンラインコースに転職支援サービスが付帯しているのはiStudy ACADEMYだけ!!(2018年10月現在)

  • ※受講料の全額返金については利用規約でご確認ください。
  • ※学べる内容・価格等は2019年7月5日時点のものです。資格試験内容や、状況に応じ変更する場合があります。予めご了承ください。

受講について

受講開始:2019年7月5日(金)以降随時
お申込み手続き完了(受講料お支払い)後、2営業日以内に学習サイトURL、ID、パスワードをお知らせします。
受講申込締切
2019年11月20日(水)
修了テスト・視聴課題レポート提出締切日
いずれも2020年1月10日(金)

次回(第4回)のE資格試験は2020年2月22日(土)に実施されます。早く対策を始めるに越したことはありません。
できるだけ早めに学習を開始し、準備を万全にして試験に臨んでください。

数学が不安な方へ

AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)
数学の理解度がE資格の合否に直結します。これは過去の試験結果によって明らかとなっています。
本講座では、機械学習を理解する大前提となる方程式、関数および微分を中心に機械学習で必要となる高校数学の基礎を効率的に最短で復習していただけます。
学習コンテンツ
●数学入門(約1時間30分)

機械学習を理解するうえで必要となる数学知識のうち、初歩的な方程式、関数について理解することを目的とします。
※一部中学数学で習う方程式、関数の内容も含みます。

【主な学習トピック】
・方程式
・1次方程式
・2次方程式
・関数
・真数、指数、対数
・指数関数
・三角比
・三角関数
●微分・積分(3時間20分)

機械学習への理解につなげていくことを目的に、主に微分を学びます。
微分は分類分けや未来のデータ値予測(予測値の最適化)に使われます。

【主な学習トピック】
・関数の性質
・微分
・偏微分
・連鎖律
・積分と微分の関係
・望んだ関数を作るために
●理解度テスト40問
受講料
18,700円(税込)
受講ライセンス期間
180日
お申し込み
以下のボタンよりお申し込みください。

お申し込みの前にご確認ください

  • ※「AIを学ぶための本格数学講座」は以下の4章で構成されています。
    数学入門(方程式・関数) / 微分・積分 / 線形代数 / 確率・統計
  • ※「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」は、「AIを学ぶための本格数学講座」の学習コンテンツの中の「数学入門(方程式・関数)」と「微分・積分」の2章で構成されています。
  • ※「現場で潰しが効くディープラーニング講座」の応用数学には、「AIを学ぶための本格数学講座」の「線形代数」と「確率・統計」が含まれるため、「現場で潰しが効くディープラーニング講座」を受講される方で数学に不安のある方は、「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」を受講してください。

AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)に申し込む

転職支援サービス

AI(機械学習、ディープラーニング)、データサイエンス関連の求人を中心にご紹介します。 スキルアップしながら、将来のキャリアについてコンサルタントに相談していただけます。
転職支援サービスのご利用は履歴書・職務経歴書・スキルシートのご提出が必要です。

求人例

募集ポジション 機械学習エンジニア
業務内容 機械学習・ディープラーニング等を活用した、新たなサービスの開発や機能の改善
・画像認識システム開発
・レコメンデーションシステム開発
・チャットボット開発
想定年収 600万~900万
募集ポジション フロントエンドエンジニア
業務内容 対話AIに関するフロントエンド開発
想定年収 500万~800万
募集ポジション サーバーサイドエンジニア
業務内容 対話AIに関するサーバーサイド開発
想定年収 500万~800万
募集ポジション コンピュータビジョンリサーチャー
業務内容 アルゴリズムおよびソフトウェアプロトタイプの設計、実装、評価
想定年収 500万~800万
募集ポジション システムエンジニア
業務内容 医療・介護・子育て分野におけるアプリケーション開発・運用全般
要件定義・設計・開発・テスト・インフラ構築・運用
想定年収 350万~800万
募集ポジション データサイエンティスト(未経験歓迎求人)
業務内容 データクレンジング、アルゴリズム実装、分析フローの実装
想定年収 300万~650万
募集ポジション データサイエンティスト
業務内容 データ分析。機械学習やAIを活用した顧客へのソリューション提供
想定年収 600万~1,000万
募集ポジション AI開発エンジニア
業務内容 顧客のニーズに応じた機械学習モデルの設定・開発やビッグデータの処理・分析
想定年収 600万~1,000万

よくある質問

Q. 全くの初心者ですが大丈夫でしょうか?

A. AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し、カリキュラム構成上、プログラミング経験と高校数学の知識が必要です。知識や経験が不足している方は、本コースに含まれる予習講義や数学補講講座でしっかりと学習してください。もしも不安な方は個別受講相談を承ります。

Q. 修了できるか心配です。

A. コースをしっかりと受講・学習いただければ修了基準に到達するという方針で組み立てております。

Q. どのくらいの学習時間の確保が必要ですか?

A. 個人差がありますが、コース修了に向けて、120時間程度の学習が必要です。

Q. E資格試験直前対策講義はどんな内容ですか?

A. 1月または2月に同一セッションを2回、オンラインのライブ形式で開催します。詳細は11月頃ご案内の予定です。
都合がつかず参加できない場合は、例題解説資料集をお配りします。

Q. お薦めの書籍はありますか?

A. 以下の書籍をお薦めしています。学習の理解度に合わせてご活用ください。

応用数学:人工知能プログラミングのための数学が分かる本(KADOKAWA/中経出版)
機械学習:パターン認識と機械学習 上下(丸善出版)
深層学習:ゼロから作るDeep Learning(オライリージャパン)
深層学習:ゼロから作るDeep Learning② 自然言語処理編(オライリージャパン)
深層学習:深層学習(講談社)

Q. 日々の学習での分からない事や不明な点はどうすればいいですか?

A. 検索やエンジニアのQ&Aサイト等を活用し、調べ学習を進めてください。実際、大半の受講生が、講師・事務局に質問することなく、ご自身で調べて本講座を修了しています。直面した状況について、ご自身で調べたりエンジニアコミュニティ等に質問して解決することも、エンジニアとしての重要な実践スキルの一つですので、是非この機会を通してそのスキルを身につけていただきたいと思います。

Q. G検定というジェネラリスト向けの検定試験もあるようですが、いきなりE資格を狙っても大丈夫ですか?

A. エンジニアとしてのプログラミングや開発の実務経験が2年程度以上ある方であれば、E資格にも無理なくチャレンジしていただけるかと思います。一方、エンジニアとしての実務経験があまりない方はG検定から始めていただき、Pythonなどの言語の基本文法を習得したうえで、E資格に挑戦してみることをおすすめします。

Q. Windows PCでも受講可能ですか?

A. WindowsPC(通常のCPU)でも受講いただけます。

Q. 対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際はどの程度か心配です。

A. 「現場の実作業に近いレベル」となります。数理的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあまり使わない場合は知識レベルに留めております。

Q. eラーニング教材はスマホで受講できますか?

A. iStudy LMSは、スマートフォン端末でのご利用は動作保障対象外です。iPadのSafariではご利用いただくことが可能です。

iStudy ACADEMYは、キャリアUP転職を目指す方のための、
先端スキル習得コース
転職支援を組み合わせた総合サービスです。

早期の転職を目指す方から、勉強しながら将来の転職について検討していきたい方まで、
幅広い方にご利用いただけます。