AI エンジニアコース
AIの仕組みや特性を理解しプロジェクトの全体像を把握することで、
AIエンジニアとしてのスキルを習得することを目指すコース
- 受講期間
- 1 ヶ月(週 5 日)
機械学習の具体的な手法やディープラーニングの手法、AI システム開発で活用されているPython 言語や各種ライブラリの知識や技術を学ぶことができます。
[受講の利便性]
欠席の際は別日程の同講座に振替可能です。社会人でも受講しやすいのがポイントです。
[到達目標]
機械学習・深層学習における各種学習の理論の理解や演習・実習・実装により
学習システムの構築スキルや問題解決のための最適なモデルを選定する判断力を身につけます。
さらに、学習モデルに関する数理的な講義によりトラブルが発生しても論理的に対応できる能力も修得します。
[修了認定]
修了認定は下記の総合判定を得点率として認定しますが１，２を重視します。
ーーーーーーーーーーーーーーーーー
1 出席率(80%以上)
2 学習モデルの演習・実習・実装等の判定（講師判定：良・可・不可）のうち可が60％以上
3 終了試験の正答率60%以上
ーーーーーーーーーーーーーーーーー
ただし修了認定基準に満たない場合は、出席率(80%以上)、かつ、追試で正答率80%以上を認定とします。
[受講料]
お問い合わせいただいた方にコースの詳細内容と共に受講料についてご案内いたします。
- こんな方におすすめ
- AIエンジニアとしてスキルアップを図りたい方
- コース対象者
- G検定合格者の方（もしくは同等レベルの知識をお持ちの方）
Feature このコースの3つの特徴
LOTS OF EXERCISES 豊富な演習
豊富なAI実践演習
AIの仕組みや特性は講義を受けるだけでは本当の理解には至りません。
そこで、J-collegeのカリキュラムでは、担当講師の豊富な経験を基にした実践演習が数多く準備されています。
様々なライブラリを活用するなどしてAIの仕組みを深く理解することができます。
RICH KNOWLEDGE 豊富な知識
研究開発のスペシャリストが担当
これまで某大学や某研究所などにおいて、AIに関する研究開発やシステム開発を30年以上に渡り従事してきた経験豊富な講師が担当します。
その経験に基づいた確かな知識によって、AIとは何なのかを深いレベルで知ることができます。
RICH CASES 豊富な事例
豊富な事例を用いた教材
担当講師の豊富な経験を基に作成をしたオリジナル教材を使用します。
各テーマにおいて事例などが多く掲載されているので、内容をイメージしやすい教材になっています。
Step 学習イメージ
- 人工知能
- 人工知能の定義
人工知能分野の問題
⼈⼯知能とPython言語
- 機械学習
- 教師あり学習
教師なし学習
強化学習
- ディープラーニング
- ニューラルネットワーク
畳込みニューラルネットワーク
画像認識・音声処理
- AIプロジェクト
- データ収集/加⼯・分析・学習
実装・運用・評価
クライシスマネジメント
