講座案内 短期コース

~あなたもなれるデータサイエンティスト~機械学習講座

データサイエンストになりたいと思っても、一体全体何から始めればいいの?と思うかもしれません。当講座はディープラーニング科の講座5 として位置付けられており、「機械学習講座」となっています。

POINT

データサイエンティストを目指す
AI・機械学習を学ぶ

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講座概要

私達の地球を取り巻く生態系が大きく変わってしまいました。 生態系の一部であるウイルス達もこの環境下で生き抜く必要があります。従ってウイルスがただの風邪で済まされるものでなく、変容して生き延びてウイズコロナ(with corona)の時代となっています。

学校や職場等が感染病で閉鎖したことを考えると今後の仕事に不安が募ります。これからはインターネットを介して従事する仕事へパラダイムシフトするといわれています。又ビジネス環境も変化し、限定された資源(人、物、金、時間、情報等)を如何に効率よく利用し最大の成果を得ることが今後のビジネスの課題と考えられています。これらの根幹をなすものがデータであり、いかに必要なデータを収集して解析、予測などを行えるかが重要な鍵となってきました。この課題解決の役割を担う方がデータサイエンティストとなります。

そこで【あなたもなれるデータサイエンティスト「機械学習講座」】はこれらの役割を担う人を育てます。

この機会に是非とも皆様が機械学習のスキルを習得してデータサイエンティストの道を進まれることをお勧め致します。

「機械学習講座」の全体構成と学習方法

データサイエンストになりたいと思っても、一体全体何から始めればいいの?と思うかもしれません。当講座はディープラーニング科の講座5として位置付けられており、「機械学習講座」となっています。この講座名は機械学習講座としてAI/機械学習の基礎(学科)を学び、新規にこの分野に入ってきた方でも全体構成がわかるように配慮されております。AI/機械学習としているのは機械学習をも含んだ呼称をAI としているところにあります。つまり機械学習だけでなくAI 全体からデータサイエンティストとして機械学習を学びます。次にAI全般的な視野で数学を学び、今後出てくる関連のある基礎数学を学んでいきます。

その後に機械学習で一番多く使われているパイソン言語文法の学科と演習を行います。就職する場合にはここで作品として自力でシステムを開発してポートフォーリオ(作品)を完成させることが望ましいと考えられます。更にこの講座でお勧めしているPythonエンジニア認定基礎試験とディープラーニングG検定に合格することを目標に学習を進めるとよいでしょう。

「機械学習講座」学習内容のスキル・アップ

学習成果を達成するために以下の方法でスキル・アップを目指しています。

「機械学習講座」学習スケジュール

学習成果を達成するために以下のスケジュールで三冊のテキストを用いて全16回の約3 か月でのスキル・アップを目指しています。尚、資格試験は必須ではありませんので、受講生のご希望や目標に沿って設定してください。

 


こんな方にオススメ

  • 現在は特に技術を持っていないが、ここで技術を習得して生涯の仕事にしたい方
  • 従来の仕事(例えば接客業等)に不安を感じ、新たな仕事分野に挑戦したい人
  • 定型業務に飽き飽きして 、もっと創造的な仕事をしてみたい方
  • 今後コンピュータに置き換わってしまうと予測される仕事分野から早期に撤退し、その対策として機械学習を学び準備したい人
  • プログラミングを学びたいがどの言語が良いか迷っている人に機械学習やクラウドで大活躍のPython が最適な言語としてお勧めします
  • 膨大なビッグ・データを収集、整理、解析を行い、現状把握や未来予測等を行うデータ・サイエンティストになりたい人
  • 限られている資源(人、もの、金/資産、時間、情報等)で最大の結果をもたらしたいと願っている人
  • 将来、機械学習のシステム・エンジニアとして自動運転、画像認識、音響処理、言語処理やロボット開発などで活躍したい人
  • 介護、医療等の分野で機械学習を適用してみたいが、その方法がわからない人
  • 機械学習などの分野で起業を志している人

INTRODUCTION

セミナー紹介

~あなたもなれるデータサイエンティスト~機械学習講座

授業料
120,000円(税別)
※参考書は事前に各自でご用意いただきますのでご注意ください。
開催スケジュール 事前に講座についての無料説明会を開催します。
9月3日(木) 13:00-15:00 無料説明会開催

講座スケジュールは下記になります。
9月17日(木) 13:00-15:00 AI機械学習(1) AIとは① AIの動向② データ・サイエンティストになるためには
9月24日(木) 13:00-15:00 AI数学 数学基礎① 微分②
9月29日(火) 13:00-15:00 AI数学 線形代数③ 統計・確率④
10月1日(木) 13:00-15:00 AI機械学習(2) AI分野の問題③ 機械学習の方法④
10月6日(火) 13:00-15:00 AI機械学習(3) ディープラーニングの概要⑤ディープラーニングの手法⑥
10月8日(木) 13:00-15:00 AI機械学習(4) 続ディープラーニングの手法⑥ディープラーニングの研究分野⑦
10月13日(火) 13:00-15:00 AI機械学習(5) ディープラーニング産業への応用⑧ディープラーニングの法律・倫理⑨
10月15日(木) 13:00-15:00 Python文法 基礎知識① はじめてのプログラミング②
10月20日(火) 13:00-15:00 Python文法 基礎知識① 基本文法③ 制御構文④
10月22日(木) 13:00-15:00 関数⑤ データ構造⑥
10月27日(火) 13:00-15:00 オブジェクト指向⑥ 標準ライブラリ⑧
10月29日(木) 13:00-15:00 システム開発 システム開発準備機械⑨機械学習
11月3日(火) 13:00-15:00 システム開発 ニューラルネットワーク開発⑪ディープラーニング開発⑫
11月5日(木) 13:00-15:00 システム開発 回帰モデルで住宅価格推定システム開発⑬自然言語処理で文学作品の著者推定システム開発⑭
11月10日(火) 13:00-15:00 システム開発 DNN画像認識 ライブラリ科学計算
11月12日(木) 13:00-15:00 システム開発 webアプリケーション開発

無料説明会お申込み締め切り:8月31日(日)
講座お申込み締め切り:9月6日(日)
※無料説明会に参加していなくても講座にお申込みは可能です。
定員 5名
最小催行人数 2名
※2名のお申込みがなかった場合は中止となりますのでご注意ください。
※受講が始まり 2回目以降の欠席によるキャンセルは受け付けておりません。
持ち物・受講環境 ・ご自身のノートPC
 OS:Windows10
 8GB以上のRAMを搭載していること(必須ではないですが,あったほうが良いです)
・インターネット接続環境
・Google アカウント
※実行環境にGoogle Cloud Platform (GAE)のサービスを使用します。

※PCがない場合は教室のデスクトップPCが利用できますが、授業間で開発環境の維持ができませんのでお持ち込みいただく形を推奨しております。それでも教室PCを利用されたい方はお申し込み時にPC貸出希望とご記入ください。

・事前に以下のテキストをご購入下さい。テキスト1・2・3がないと本講座はご受講いただけません。
★テキスト1: 石川 聡彦 (著)「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」
★テキスト2: 浅川 伸一, 江間 有沙他 (著)「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」
★テキスト3: 松浦健一郎、他 (著)「わかるPython[決定版]」SB Creative刊
※テキストは書籍・電子書籍どちらでも構いません。

【参考】その他機械学習講座を学ぶ上で参考となる書籍
参考書1: Bill Lubanovic (著)「入門Python3」O’Reilly刊
参考書2: 東京大学教養学部統計学教室編 (著)「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) 」
※こちらは必須ではありませんので必要に応じてご購入ください。
その他注意事項 お支払方法は「事前の銀行振込」のみとさせていただきます。ご注意ください。
お申込みフォームでその他の支払い方法が選択できてしまう場合がございますが、「事前の銀行振込」をご選択ください。

SCHEDULE

開催日程

9 月開催コース

9/3 (木)

  • 13:00-15:00

    無料説明会

9/17 (木)

  • 13:00-15:00

    9/17 (木)~11/12 (木) 週2回/3ヶ月コース

身につくスキル

  • データサイエンティストの仕事内容がわかり、ディープラーニングG検定を受験するのに必要な基礎技術が取得できる
  • Python を使った機械学習システム設計のプログラミング能力を身につけられて、Python 基礎技術者試験の受験準備が整えられる
  • 新たな仕事分野の就職の選択肢を増やすきっかけを見つけることができる

INSTRUCTOR

講師紹介

瀬芭栖 太萄(せばす たどう) 愛称:セバちん

PROFILE

日本を代表とする情報産業企業の開発部門に配属され、電子計算機のハードウェアやソフトウェア研究開発を行い、更に同社の研究所と機械学習の共同研究に携わり新製品開発を行いIoT 組込みシステムやAI 機械学習システムのハードウェアやソフトウェア製品の開発プロセスにおいて上流から下流に至る要求定義から実装、試験までのマネージメントの実務に携わる。
又、マネージメントに関心が高く、磨きをかける為に経済学士を取得、更には東京・原宿でビジネスマンのためのESS(英会話クラブ)を10年以上主宰し、そこでBusinessWeek を題材に英語ディスカッションを行いマネージメント能力の向上に努め実務に役立たせてきた。
直近の企業にてICT教育部門を立ち上げ組込みシステムやAI機械学習のV字開発やアジャイル開発についての教育を展開し、マネージメントと教育実務を熟した。三年間でPython 3 エンジニア認定基礎試験、ディープラーニングG検定、Java Bronze,Java Silver合格者多数を輩出させ、加えてAndroid アプリケーション技術者認定試験も合格に導くことが出来た。従って大学院での機械学習システム研究・開発経験と前職の研究所との合同研究で培った人工知能、機械学習の経験に基づき、ディープラーニングの研究や製品化等、更にはこれらのAI ビジネス立ち上げやAI 応用技術者人財の養成教育に情熱を燃やす。
最近ではAI の源泉である憧れのギリシャに行ったことを思い起こし、Android のTシャツを着てディープラーニングをギリシャに重ね、当講座でディープラーニング通してAI を教え広め、皆さんにお役に立てたいと願っている。

よくあるご質問

教材費などは別にかかりますか?

講座によって別途教材費が発生する場合がございます。講座ページをご確認ください。講座ページに掲載・指示の無い費用は発生致しませんのでご安心ください。

パソコンを持っていく必要はありますか?

通学講座は教室にPCをご用意していますので基本的には不要なのですが、インストールが必要なソフトウェアの有無によってはご自身のPCをお持ちいただく場合がございます。またオンラインではご自身のPCをご利用いただく必要がございます。
通学・オンライン共に講座ページに必要な持ち物が記載されておりますのでご確認ください。

友達と一緒に受けたいのですが。

誠に申し訳ございませんが、お席の確保などを保証しかねますので、お手数ではありますが、各自でのお申込みとさせていただきます。

PCスキルがないのですが、大丈夫でしょうか。

わからない部分はいつでも講師にお尋ねいただけます。
Akrosは参加される生徒さんが置いてけぼりになるような授業はいたしません。また、質問しやすい雰囲気作りなどにも注力しておりますので、安心してご参加ください。

当日急に都合が悪くなった場合はどうすれば良いですか?

フリーダイヤルにご連絡頂ければ幸いです。
または以下のアドレスまで、メールでご連絡ください。

フリーダイヤル 0120-941-071

info@akros-ac.jp

1教科に限らず自分の目標に沿って、先生に個別で教わりたいのですが。

Akrosのプロ講座をお勧めいたします。プロ講座では講師とマンツーマンで目標に沿ったカリキュラム、ご都合に合わせた受講日時を調整して授業を受けることが可能です。詳しくはこちらのAkros Web & Business Design Academy 講座ページからご確認ください。プロ講座は事前の無料体験カウンセリングも受けることができます。


ACCESS

Akros 東京校へのアクセス

Akros Web & Business Design Academy 東京校

〒110-0015 東京都台東区東上野3-35-9 本池田ビル7階

<JR上野駅の場合>
中央改札(1階)または入谷改札(3階)を出て、浅草口または広小路口(1階)、パンダ橋口(3階)より昭和通りを渡ってください。 三井ガーデンホテル上野に沿って右折し浅草通りに入り、左手に台東区役所や上野警察署を見ながら直進、徒歩4分
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<つくばエクスプレス 新御徒町駅の場合>
A1出口を出て右に進み、1つ目の信号を右折、直進して6分ほどで浅草通りに出て右折してすぐ
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<東京メトロ銀座線 稲荷町駅の場合>
1番出口を出て直進1分
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ENTRY FLOW

お申込みの流れ

STEP. 01 お申し込み

各コースページのフォームより、必要事項をご入力の上お申し込みください。
お申し込み受付のメールが届きます。

STEP. 02 開催決定

お申し込みが、最小催行人数に達したら開催決定のご連絡をいたします。

STEP. 03 お支払い

クレジット事前払いを選択された方:
開催決定メールとは別にご請求用のメールを送信いたします。メール内に記載された「カードで支払う」をクリックし決済用ページよりお支払いください。
銀行振込事前払いを選択された方:
開催決定通知メールに記載された口座に、7日以内にお振込み下さい。
開催決定通知メール届いた日がすでに受講日まで7日未満だった場合のみ、受講日前日までにお振込下さい。
尚、振込手数料はお客様ご負担でお願いいたします。
当日クレジット払い/当日現金払いを選択された方:
当日、クレジットカード、もしくは受講料をお持ちいただき、直接お支払いください。
交通系電子マネーでのお支払いも可能です。
領収書について
●銀行振込、当日現金払いの場合、領収書を発行することが可能です。
●クレジット事前払い、当日クレジット払いの場合、領収書を発行することができないため、それに代わるものとして受講証明書を発行いたします。

STEP. 04 受付完了

クレジット/銀行振込事前払いの方:
お振込が確認できましたらスクールよりメールにてご連絡致します。

そのご連絡を以て、お申し込み完了となります。

PAYMENT

お支払い方法

お支払方法には以下の4種類がございます

銀行振込で
事前での決済

当日(現地での)
現金お支払

クレジットカードでの
事前決済

クレジットカード・交通系電子マネーでの当日(現地での)決済

下記のメールフォームにてお申込みの際に、ご希望の決済方法をお選びください。

※領収書の発行が必要な方は「当日現金支払い」または「銀行振込」でお申込み下さい。

キャンセルに関しまして

銀行振込及びクレジットカードで事前に決済された方

原則として受講料の返金は行いません。

当日(現地での)現金/クレジットカード・交通系電子マネー等でのお支払い

現金/クレジットカードの場合、キャンセル料等は掛かりません。キャンセルの旨をご連絡ください。
交通系電子マネーの場合、当日決済後授業開始までの間にキャンセルされる場合は4%の手数料を引いた金額を現金で返金いたします。
授業開始後の変更やキャンセルには応じかねます。

その他受講前の注意事項についてはこちらをご確認ください。

MasterCard,AMERICAN EXPRASS,Diners Club,VISA,JCB,DICOVER

※税込5万円を超える講座の場合、VISA、MasterCard、AMERICAN EXPRESSのみお取り扱い可能です。
※交通系電子マネーの決済限度額は2万円です。
※iDの決済限度額は3万円、QUICPayの決済限度額は2万円です。

ENTRY FORM

お申込み

お申込フォームに入力の上、ご送信ください。お申込み後、メールにてご案内をお送り致します。
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(クレジット支払いのみ)
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授業料 円(税込)

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