～実践的なスキルを身につけ、これからの社会で活躍できるAI人材に～
港区産業を支える柱のひとつである情報通信業にとって、AI人材の育成は重要な課題となっております。また、経済産業省によると2030年にはAI人材は12.4万人不足すると言われており、AI人材はますます重要視されると予測されます。
港区立産業振興センターにはコワーキングスペース・ビジネスサポートファクトリーを備えており、コワーキングスペース内におけるAI専門書籍等の設置や、ビジネスサポートファクトリー内における機械学習用ワークステーションの設置など、AI人材の育成や開発環境の整備に力を入れております。
その一環として、Pythonによるディープラーニングの実装スキルを身につけることができる「ハイレベルAIエンジニア育成講座」を開講します
安心のサポートにより、着実にスキルの習得が可能
インプットとアウトプットを繰り返し、知識・スキルの定着を実現
AI開発の最前線で活躍するスペシャリストが講師を担当
全4講座・10ヶ月の受講によって
AI・ディープラーニングの理論を理解し、
E資格(＊)の受験挑戦レベルに到達することができます。
*E資格とは、JDLAが主催するAI・ディープラーニングに精通するエンジニアのスキルを認定するための資格です。
資格を取得することで、AI人材としてのスキルを証明することができるため、社内外での高い評価を得ることが可能です。
企業向けのAI研修でトップレベルの実績を有し、AI人材育成のための教育事業やAIに関わるコンサルティング、システム開発・運用やAI人材の採用支援サービスを提供しています。
学習を始める前の不安や疑問を取り除くとともに、受講者様同士でも交流ができるよう、キックオフを開催します。
■ 開催日程
■ 実施内容
機械学習実装のデファクトスタンダードであるPython。
本講座では、Pythonプログラミング未経験レベルから、scikit-learnを用いた機械学習モデル構築ができるレベルまでのスキルを習得します。
推奨学習時間：約22時間
内訳
| 動画 | ： | 8時間 |
|---|---|---|
| 演習 | ： | 12時間 |
| 復習 | ： | 2時間 |
講座のゴール
カリキュラムを見る
文法基礎
実行環境の準備、機械学習に必要なPython基礎文法
データ整形① – Numpy
外部ライブラリの使い方、Numpyを用いて配列を高速に処理しよう
データ整形② – Pandas
Pandasを用いて表形式のデータ構造を操作しよう
可視化① – Matplotlib
Matplotlibの基礎事項、Matplotlibを用いた多様な可視化と可視化の考え方
可視化② – Seaborn
Seabornを用いた多様な可視化
前処理
データの前処理（欠損値処理・不要データの削除など）
機械学習モデルの構築
scikit-learnを用いた機械学習モデルの構築・評価方法
本講座では、機械学習に必要な数学に絞り、短期間で高校数学レベルから機械学習が数理的に理解できるレベルまでをカバーしています。
推奨学習時間：約23時間
内訳
| 動画 | ： | 10時間 |
|---|---|---|
| 演習 | ： | 10時間 |
| 復習 | ： | 3時間 |
講座のゴール
カリキュラムを見る
記述統計学の基礎
基本統計量(平均・分散・共分散など)、データの要約・可視化
確率
確率の基礎、条件付き確率、ベイズの定理(事前確率・事後確率・ベイズ更新)
確率分布
離散型確率分布(離散一様分布・ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布)
連続型確率分布(連続一様分布・正規分布・指数分布)
微分基礎
合成関数、合成関数の計算グラフ表現と順伝播計算、積・商・合成関数の微分
線形代数基礎
偏微分、行列・ベクトル、固有値・固有ベクトル
微分・線形代数の機械学習/深層学習への応用
ベクトルによる関数の微分、勾配降下法
■ 開催日程
■ 実施内容
実際のデータを元にポートフォリオを作成する実践的内容となっています。さらに、限られた時間での学習効果を最大化するため、ブレンド型学習メソッドも取り入れています。
推奨学習時間：約49時間
内訳
| 動画 | ： | 13時間 |
|---|---|---|
| ワーク | ： | 4時間 |
| Notebook演習 | ： | 8時間 |
| 通し課題 | ： | 20時間 |
| 復習 | ： | 4時間 |
講座のゴール
カリキュラムを見る
機械学習概論
人工知能とは、機械学習とは、
機械学習アルゴリズムの実装とワークフロー、
機械学習アルゴリズム概観
教師あり学習の基礎
線形回帰、ロジスティック回帰、多変量モデル
モデルの評価指標
MAE・MSE・RMSE、精度・適合率・再現率・F1-score
モデルの検証・正則化
訓練誤差と汎化誤差、過学習、正則化(L2/L1)、
ホールドアウト法・交差検証法
前処理
正規化・標準化、無相関化・白色化
教師あり学習の発展的トピック
サポートベクターマシン
教師あり学習の発展的トピック
木モデル、ニューラルネットワーク、
深層学習、k-最近傍法
教師なし学習
クラスタリング、特徴抽出・次元削減
モデルの改善
ハイパーパラメータ最適化
下記の内容を実施予定です。
・講座の中での重要なポイントの解説
・グループワークでの現場実践のための理解促進
・通し課題の取り組み発表
■ 開催日程
本講座ではディープラーニングの基礎・原理をプログラミングレベルで理解するとともに、グループワーク・ハンズオンを通して、資格取得に留まらない実務レベルでのディープラーニング実装スキルを身に付けます。
推奨学習時間：約111時間
内訳
| 動画 | ： | 37時間 |
|---|---|---|
| ワーク | ： | 13時間 |
| Notebook演習 | ： | 30時間 |
| 通し課題 | ： | 20時間 |
| 復習 | ： | 11時間 |
講座のゴール
カリキュラムを見る
ディープラーニング゙基礎
学習の最適化
ディープラーニングの様々なモデル
畳み込みニューラルネットワーク
その他話題
CNNの様々なモデル
自己符号化器
生成モデル
機械学習で扱うデータと典型的なタスク
再帰型ニューラルネットワーク
自然言語処理における深層学習
強化学習
転移学習
軽量化技術
高速化技術
下記の内容を実施予定です。
・講座の中での重要なポイントの解説
・グループワークでの現場実践のための理解促進
・通し課題の取り組み発表
■ 開催日程
わからない点については、1000項目以上あるFAQ・いつでも質問可能な
チャットサポートで解決できます。
※ 時間数は動画講義や演習、ワーク、復習時間を含めた講座受講にかかる推奨学習時間です。
※週平均5時間の学習時間を確保する想定でのスケジュールです。
※オンライン講座の視聴期間は提供開始日より1年間となります。
※対面講座は、講師のほかにTA（ティーチングアシスタント）も参加します。
対象者
企業・個人
※勤務先の事業所・住所について、港区内外は問いません。港区外の方も申込みいただけます。
※AI・機械学習の基礎知識が必要です。（申し込みの際のアンケート問題を参照してください。）
また、以下の項目全てに該当している方
①機械学習・AIのスキル習得に意欲的に取り組めること
※学習内容のレベルは申込の際のサンプル問題を参照してください
②対面講座含む全プログラムに参加可能であること
③対面講座においてノートPC等を持参できること
④週5時間×10か月間※の学習時間の確保が可能な方
※講座修了のために上記の学習時間が必要になります
受講料
66,000円（税込み）
※1名あたりの金額です。受講開始前にお支払いいただきます。
※受講開始後の返金は受け付けません。
定員
30名
※企業のお申込みの場合、1社あたり5名まで参加可能です。
募集期間
2024年4月1日(月)～2024年4月26日(金) 企業
2024年4月27日(土)～2024年5月15日(水) 個人
※申込みいただいた方には、順次手続きに関するメールをお送りします
※応募者多数の場合、抽選とさせていただきます。
お支払い方法
銀行振込（参加者決定通知のメールにて振込先をお知らせします）
・事前にPCの動作環境を満たすかご確認ください。
【PCの動作環境】
MacOSX 10.9以上
Windows 8以上 (64bit必須)
メモリ8GB以上必須
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
・本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Pythonライブラリをインストールしていただきます。これらのインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
・対面講座ではご自身のPCをお持ちください。（会場での貸出は行っておりません）
・講座で使用する資料はGoogleドライブを通じてご提供いたします。また、課題の提出のためにGoogleアカウントが必要となりますので、アカウントをご用意ください。
外観イメージ
アクセスマップ
〒108-0014 東京都港区芝5丁目36番4号
札の辻スクエア10F
＜交通アクセス＞
JR田町駅三田口（西口）から徒歩4分
都営三田線三田駅A3出口から徒歩4分またはA4出口から徒歩3分
産業振興センターは「企業・人・地域の力」を一つに結び付け、
最新の情報や技術を提供する「未来発展型の産業振興拠点」となる施設です。
交流・連携によるオープンイノベーションを促進する"コワーキングスペース"、
3Dプリンターなどのクリエイティブ機器を揃えた"ビジネスサポートファクトリー"、
交流会やイベントで利用できる"貸しホール等"を提供しております。
お申し込みは終了いたしました。
・新型コロナウイルスの感染拡大の状況次第で、対面講座内容に変更を加えてオンラインでの実施に切り替えることがあります。
・この講座では、対面講座の場合写真の撮影を行う可能性がございます。撮影した写真や映像等は、広報用にHPやSNS、刊行物等に掲載することがあります。
