AIリテラシー研修|エディフィストラーニング

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AIリテラシー研修

なぜ今AIを学ぶ必要があるのか

エディフィストラーニング?キカガク

AIは研究から活用フェーズへ

大量データの高速な計算資源での利活用、クラウドサービスの利用環境の向上により、誰もがAIを使える時代が到来しています。

求められる人材像の変化

従来型IT人材から、ビッグデータ、人工知能(AI)、IoTロボット等に対応できる先端IT人材へと求められる人材が変化しています。
経済産業省の試算では、2030年に従来IT型人材は9万7千人の供給過多になる一方で、先端IT人材は55万4千人が不足するといわれています。
先端IT人材不足の問題点がより顕著になる将来、このAI時代に必要となるITエンジニアには次のような人材が求められます。

 ●データサイエンティスト:適切な手法を用いてビッグデータを分析し、意思決定を行えるエンジニア
 ●機械学習エンジニア:機械学習のアルゴリズムを理解し、実装できるだけではなく、アプリケーションへの
  組み込みなど幅広いスキルを保持するエンジニア
 ●ビジネスとの橋渡しをする人材:AIにできること、できないことを理解し AI のビジネス活用の企画構想を
  担えるエンジニア

エディフィストラーニング × キカガクのAIリテラシー研修なら、プロ講師による質の高い講義で、これからのITエンジニアに必須のAIスキルを、初心者でも効率よく学習できます。

【一番人気】ディープラーニング ハンズオンセミナー

最短3日間で初学者でもディープラーニングを実装できる

このような方におすすめ

●AI案件を任されるようになり、実務をこなすための基礎を身に付けたい方
●機械学習・ディープラーニングなどのAI技術や数学について体系的に学びたい方
●一歩進んだ高度な処理を必要としたりプログラミング経験が中級以上の方

身につくスキル

ディープラーニング ハンズオンセミナーで身につくスキル

3つの特長

ディープラーニング ハンズオンセミナーの3つの特長
※E資格とは
「E資格」とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを判断するAIエンジニア向けの資格です。トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。出題範囲は、一般的なAI知識の他、応用数学、機械学習、深層学習の応用など深層モデルの構築、Pythonを使ったプログラミングまで幅広く出題されます。協会が認定したプログラムを修了することが受験条件となっており、本プログラムは認定プログラムとしてJDLAより認定されています。

画像処理特化コース(eラーニング)

物体検出とセグメンテーションを身近にする

このような方におすすめ

●ディープラーニングの基礎を習得した後の学習指針が欲しい方
●画像領域の独学での学習に挫折してしまった方
●これらの技術をすでに仕事で使用しているも理論の理解が必要になった方

身につくスキル

ディープラーニング ハンズオンセミナー アドバンス-画像処理特化編で身につくスキル

自然言語処理特化コース(eラーニング)

自然言語処理をあなたの道具にする

このような方におすすめ

●文書の仕分け感情などの自動分類をしたい方
●文章の中から特定の情報を取り出したい方
●BERTをはじめとする最新手法の理論と実装を学びたい方
※BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):Transformerを活用した双方向的エンコード表現

身につくスキル

ディープラーニング ハンズオンセミナー アドバンス-自然言語処理特化編で身につくスキル

機械学習実践コース

豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につける

このような方におすすめ

●Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
●データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
●実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

身につくスキル

機械学習実践コースで身につくスキル

DX 実践データサイエンス活用コース

データ分析の結果に基づいて、プロジェクトの改善や問題解決の提案をする力をつける

このような方におすすめ

●プロジェクト内で分析ツールを用いたデータ解析を自身でも行いたい方
●データサイエンスを用いて、プロジェクトや課題のソリューションを発見する方法を知りたい方
●データサイエンス活用を検討している方

身につくスキル

●実務で使える統計、機械学習の用語や手法を理解している
●ノーコードで機械学習を実装し、簡単な分析を行うことができる
●出力結果から施策を検討できる

DX実践データサイエンス活用コースの特長

データサイエンス実践コース

探索的データ分析を通して課題を発見し、分析結果を正しく解釈できる

このような方におすすめ

●データサイエンスを基礎から学びたい初学者の方
●統計手法を用いたデータ分析スキルを身につけたい方
●実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方

身につくスキル

●⽬的に合わせてデータ加⼯・可視化を⾏うことができる
●探索的データ分析を通して課題を発⾒し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる
●分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる

データサイエンス実践コースの特長

全コース一覧

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