【新カリキュラムへ改定！】より機械学習を実践的・体系的に実務経験豊富な講師から学べるオフラインスクール‐AIジョブカレ第１８期

【概要】
AIジョブカレは、人工知能を本気で仕事にしたい未経験者のための通学制スクールです。

当講座では、機械学習のアルゴリズムやPython、ライブラリによる実装だけでなく、データの前処理やパラメーターチューニングなど、機械学習に関わるすべての工程を4ヶ月にわたって実務レベルになるまで体系的に学び、
講座終了時には、その後も使えるオリジナルのAIモデルの開発も行います。

※受講者には、講座の合間に実際のサンプルデータを使った実践的な勉強会や、セミナーに格安料金や無料で参加できる特典もご用意しています。
※また、動画を撮影しており、講座を休んだ場合や復習にもご活用いただけます。
※返金保証として、万が一講座にご満足いただけない場合は、初回講座から1週間までにお申し出いただければ全額返金します。

さらに、学んだスキルをいかす未経験でも受け入れ可能な企業（求人）のご紹介をします。
そして、当社経由で仕事が決まった際には受講料が無料（全額返金）になります。
人工知能活用ニーズは急増していますが、人材が圧倒的に不足しています。
そんな売り手市場の状況下で今学んでおくメリットは非常に大きいです。

ライブラリはたくさん出てきていますが、きちんと説明ができなければ話が進みませんし、イレギュラーにも対応できないと現実的には使えません。
この講座できっちりとアルゴリズムとモデルをはじめ、前処理やチューニング方法までできるようになり、本当に実務で使えるようになっていただけたら幸いです。

【対象者】

・エンジニア出身者（現在、過去問わずプログラミング経験者）
・マーケティング出身者（分析経験者、SQLの知見あれば尚良し）
※経験年数半年以上が目安。学生でプログラミングを学んだ方や理数系出身者も参加可能です。

【講師プロフィール】

巣籠　悠輔

略歴

Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療を共同創業。医療分野での人工知能活用を目指す。東京大学招聘講師。

著作

・詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理
・Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)
・Java Deep Learning Essentials （日本語版の原本）

【学べること】

AIジョブカレを修了すると、機械学習を実務で活用できるようになります。

具体的には、データの前処理、計算ロジックやモデルの設定、モデルの評価、Pythonライブラリを使った実装・チューニングによる精度向上までを一人でできるようになります。

【カリキュラム】

Day.1
機械学習概論
最終（開発）課題の説明

Day.2
教師あり学習（回帰）
アルゴリズムの考え方と実装・評価

Day.3
教師あり学習（分類）
アルゴリズムの考え方と実装・評価

Day.4
データ前処理
次元削減（特徴量選択、次元圧縮）

Day.5
模擬演習
前処理～実装・報告書作成の演習​

Day.6
モデルのパフォーマンスチューニング
インバランストデータへの対応など

Day.7
教師なし学習（クラスタリング）
Day5の予測結果プロファイル分析

Day.8
開発課題提出・知識テスト
技術テスト・優秀者の表彰

内容詳細＆お申込フォーム

当スクールには事前申込が必要です。ご希望の方は下記リンクより内容確認の上お申込ください。
※お申込みは必ず下記サイトよりお願いします。
当イベントページでは本申し込みとはなりませんので、
ご注意ください。

https://www.aijobcolle.com