[E資格認定プログラム紹介]
認定No. 00010「AI総合研究所NABLAS」
[プログラム概要]
- プログラム名：「Deep Learning講座」
- 受講対象：法人
- 受講形式：オンライン受講
- 受講期間の目安：総学習時間は50時間程度
DL4E各講座：7，8時間×6日間、モデル開発の課題の時間 ： 10時間程度
※内容や講義の期間をカスタマイズして提供する場合が多く、企業様の目的や受講者様の状況、業務の都合などに応じて、ある程度内容と開催期間などを調整して提供可能。 - 価格：30名受講の場合、一人当たり28万円～32万円程度
- 申込方法：公式サイトよりお申し込み
プログラムの特徴
①プログラムの特徴
- 実務課題の解決にフォーカスした実践的講座であること
- 資格取得の”後”まで見据えた実プロジェクト立ち上げプログラム
- プロジェクトの立ち上げに伴走するメンター、講座時の疑問解消を担うTAによる手厚いサポート
- コンペティションによる定着効果の向上、モチベーションアップ、受講者間コミュニケーションの促進
- 真に受講生のポテンシャルや能力を分析するための独自アセスメント
（特徴/補足説明）
受講生の集中度や、知識の共有、仲間がいることでの学習へのモチベーション維持などの面において効果的な学習法である「同期型」の講義を大切にしています。
現状では、オンラインで「同期型」の講座をご提供させていただくことが多いですが、リクエストがあれば、企業様の研修施設での開催や、弊社の教室施設「iLect Studio」で受講することも可能です。
※「同期型」とは…教室に集まって一斉に授業を受けるようなスタイルで、受講生が全員、タイミングを合わせながら同じトピックを学ぶこと。
各講義の間には、受講生同士が自身の作成したAIのモデルのスコアを競い合う「コンペティション型」の演習課題があります。他の講座にないユニークなポイントで、導入いただいた企業様からは高い評価をいただいているコンテンツです。
実用的なAIを作るためには、データを分析・整形し、AIのモデルに学習させ、性能向上のための工夫をする、という一連の流れを繰り返す必要がありますが、AI分野において実践的な知識や技術を修得するためには、この一連の流れを講座の中でしっかりと経験することが大事だと考えています。これにより、講座が終了した後でも自分で技術調査やモデルを改良し続ける力が身につきます。
また、コンペティションが終了した際には、互いの開発手法や知見を共有するセッションを設けており、知識を共有しながら全体としての学習効果を高める工夫もしています。人に教える、ということは知識や技術を体得するための最良の方法の一つとして知られていますが、iLectの講座ではこの考え方を講座の設計に取り入れています。
なお、演習問題に利用する開発環境は、ログインするだけで利用可能で、自身で環境を構築するために時間をかけたり苦労する必要はなく、本題に集中して学習を進めることができます。演習の環境には世界中のAI技術者が利用している本格的な開発環境（Jupyter Notebook）を利用しており、この講座で得られた技術やAIモデルの構築方法は、そのまま即時に業務に活かせる形になっています。
②講師の特徴
iLectの育成プログラムは、東京大学でDeep Learning講座・データサイエンティスト育成講座などのAI系講座の立ち上げ・運用に長年関わってきた経歴を持つ代表の中山（代表取締役 所長 / iLect Academy Principal）が監修し、世界中のAI技術者が競いあうコミュニティ「Kaggle」で活躍する、学術的な知識とプロジェクトの実践経験があるメンバーが開発に携わっています。
その為、E資格試験で取り扱う基礎理論的な部分と先端的な知識や技術についてバランスを取りながら学習でき、E資格試験取得を最終目的にするのではなく、その先のディープラーニングの実践的な活用を進める力を身につけられるようなプログラムとなっています。
ディープラーニングの各トピックを基礎理論から学ぶ難易度が高い講座ですが、受講後には動作原理をしっかり理解した上でディープラーニングを使いこなせるようになるプログラム構成となっております。
さらに講座期間中、もしくは講座修了後に実施する「実際にAIプロジェクトを立ち上げるワークショップ」にメンターが参加し、より実践的な、学習後の実務適用をサポートをしております。
③学習支援メニュー
Lect講座では、主に3つの学習支援を実施しています。
– 機械学習メンター制度
講座時間中はTAが常に控えており、いつでも疑問の解消が可能。
開講の合間もテキストベースで質問対応が可能。
– メンター付きプロジェクトワークショップの実施
受講者が抱えている実際の「AIに関する業務課題」を、講座で習得した技術を活用して解決へ導くワークショップを実施。
１課題ごとにチームを作り、メンターが各チームに併走しながら受講生による主体的なAIプロジェクト立ち上げをサポートし、資格取得後の業務活用まで見据えた実践的な学習支援を提供。経験豊富なメンターに相談しながら解決することで、実際に社内プロジェクトを企画する際に役立つ大きな経験が得られる。
– 継続的な学習を支援するアジャイル型教育サービス
資格の取得による基礎的な知識の先にある、最新情報の実践的な活用を目指した講座ラインナップの提供と、クライアントに合わせたカリキュラムを組むことで、より短いスパンで「デキるAIエンジニア」となるための学習支援も可能。
クイックに提供される講座により、継続的に事前学習済みモデルなどの比較的自由度高く使用可能な新しい情報をキャッチアップし活用する術を学ぶ事も。
さらにコンペティション時のForum活用によって、受講生同士のコミュニケーションと学習モチベーション、そして定着効果の向上を促進します。課題に対する洞察の機会を提供し、機械学習メンターが受講生一人一人に疑問の解消と知識の共有をすることで、受講生の知識を深めながら全体の品質と成果に対する満足度を向上させることができます。
受講者の特徴
①受講者の傾向
DL4Eは、大学数学レベルの知識をもっており、AIに関する基礎レベルの知識を持った方を対象としています。
– 職種問わずE資格を取得したい方
– これからAIエンジニア、リサーチャーを目指す方
– フレームワークでのAI実装に行き詰まりを感じる方
– E資格を取得したものの実務での活用にハードルを感じている方
講座ご受講後に、自走でき、応用の効くAIエンジニアになることを目指します。
本講座はディープラーニングの各トピックを網羅的に基礎理論から学ぶ難易度が高い講座ですが、機械学習の基礎などで知識に不安のある方には、別の講座でフォローする事も可能です。
講座としての学習効果を高くするためにも、受講生同士の知識や技術のレベルを事前に合わせて、トピックを絞って調整する事を重視しています。
業界としては、製造業から金融、IT系、電力など多岐に渡り、企業の人材教育方針に応じて、技術職の方から管理職の方まで、幅広く提供させて頂いております。
[メッセージ]
①E資格取得がおすすめな理由とは？
E資格はディープラーニングの知識や実装スキルを証明できる資格であると思います。
企業様の中にはE資格をベンチマークとしておられる企業様も多数居られます。
AIエンジニアとして活躍したいと思われる皆様はぜひこの資格を足がかかりとしていただき、さらには「実務」で取り入れられる知識と技術を当社のプログラムにて習得いただけると嬉しいと思っております。
②受験を検討されている方へメッセージ
2023年8月に開催されたE資格試験では、受験1回目となるDL4E受講生の合格率100%を達成しました！
また、DL4Eは「実務で活躍するAIエンジニアになる」ことに焦点を当てた講座です。
資格取得はもちろんのこと、その先の大きな目標に向けて一緒に頑張りましょう！
[AI総合研究所NABLASについて]
当社は、人材育成事業のほかに法人向けのAI技術開発・コンサルティング(R&D)事業を展開しています。
両事業を連携させることで、以下のようなバリューを生み出すことができます。
– 本質的な課題解決
人を育てたいという目的の背景には、本質的に解きたい課題のような大きな目標が存在することがあります。当社のR&D事業部と連携し、課題解決のフェーズまで伴走させていただきます。
– 受講生の実務課題解決サポート
DL4Eの追加コンテンツとして、受講生の皆様に、実務上のデータを用いて仮想的に実務課題解決プロジェクトを実施するワークショップを設けています。仮想プロジェクトを実務のなかで本格実施するとき、R&D事業部にシームレスに相談いただくことができます。
– 教材の質の向上、「実践」へのこだわり
DL4Eを始めとした「iLect」の教材群は、R&D事業のプロジェクトにも関わるAI開発の最前線に立つメンバーが製作しています。実務上得られた知見に基づき、「実践的かつ最先端の学び」を体系化してお届けしています。
– アカデミックなバックボーンがあること
当社の教育コンテンツは東京大学からライセンスを受けた上で提供しています。また、講座のルーツは当社代表が東京大学で研究室で開発していたディープラーニング講座にあります。研究・開発の知見を盛り込んだ、信頼性のある講座として高い評価をいただいています。
– 実践的であること
DL4Eは、AIの理論的理解に加えてハンズオン・実装を通した実践的理解を重視した講座です。また、実務上の課題解決を仮想的に実施するワークショップにより、講座修了後のスムーズなAI開発の足掛かりにすることができます。
AI開発を学ぶ際、得られた知見を「自身のやりたいことに適用できるかどうか」、そこに大きなハードルがありますが、本講座はそれを乗り越えられる人材を育成します。
