最速でAIプログラミングを
習得するための3日間
AIエンジニアセミナー

東京大学松原教授監修
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AIエンジニアセミナー 2021/7/26(月)〜7/28(水) 10:00〜17:30 @東京
2021/7/26(月)〜7/28(水)(10:00~17:30) 満席

会場住所:東京都千代田区内神田3-18-3 アドミラル神田ビル4階 [GoogleMAPで見る]

  • 銀座線・山手線・京浜東北線・中央線「神田駅」徒歩1分
  • 丸ノ内線・東西線・千代田線・半蔵門線・都営地下鉄三田線「大手町駅」徒歩9分
  • 都営新宿線「小川町駅」徒歩7分
  • 丸ノ内線「淡路町駅」徒歩5分
  • 総武線・横須賀線「新日本橋駅」徒歩11分
  • 「東京駅」電車・徒歩5分

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通常 151,800円 140,800円(税込)
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エンジニア向けAIプログラミングセミナー  Eラーニング

短期集中学習で
確実にスキルアップ

AIプログラミング未経験レベルからマスターレベル到達までの学習イメージAIプログラミング未経験レベルからマスターレベル到達までの学習イメージ

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AI学習未経験でも受講可能!

3日間で応用レベルまで完全制覇!

実務で使える技術と活用術を習得!

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講座内容

実務で使える
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講座内容はコチラ

カリキュラム

1日目

AIエンジニア セミナー1日目の到達目標

  • AIを構築するための機械学習の仕組みを理解できるようになる。
  • AIの開発環境を構築できるようになる。
  • プログラミング言語PythonでAIを実装できるようになる。
  • 機械学習ライブラリを用いたAIモデルの実装ができるようになる。
  • 実装したAIモデルの評価と可視化、チューニングができるようになる。
● プログラミングのためのAI・機械学習と開発環境の構築
AIと機械学習の仕組み
AIエンジニアに必要なスキルとAIプロジェクトの進め方
PythonのインストールとAI開発向け初期設定
機械学習ライブラリのインストールとAI開発向け初期設定
Google Colaboratoryの導入
AIの活用事例AIの活用事例

● 機械学習モデル(ニューラルネットワーク)の実装
Pythonを使ったAIプログラミングの基礎文法
学習用データの読み込み・編集
ニューラルネットワークの実装
実装したニューラルネットワークを用いてAIを動かす
Aiの仕組みを事例で考えるAiの仕組みを事例で考える

● クレジットカード審査のできるAIのプログラミング
Pythonを使ったAIプログラミング
学習用データの前処理と正規化
機械学習ライブラリを利用したAIの実装
実装したAIモデルの可視化
実装したAIの精度評価、精度を上げるためのパラメータ調整
カード審査のできるAI作成カード審査のできるAI作成

2日目

AIエンジニア セミナー2日目の到達目標

  • ディープラーニング用ライブラリ「Keras(Tensorflow)」のコーディングを理解し高度なAIを実装できるようになる。
  • センサーデータを用いた数値処理を行いAIによる行動分析ができるようになる。
  • 画像処理AIの実装方法を習得し画像認識ができるようになる。
● AIの応用知識と実装
ディープラーニング用ライブラリ「Keras(Tensorflow)」の使い方
センサーデータを利用した行動解析
活性化関数の種類と記述方法
バッチ処理の仕組みと使い方
損失関数の設定方法
勾配降下法とバックプロバケーションによる機械学習
入力層のノード数の増やし方
Keras(Tensorflow)を使ったディープラーニングの方法
自然言語処理を使った社内文書の活用手法
言語処理におけるデータの前処理
クラスタリングモデル(k-means)
「OpenCV」を用いた画像の前処理手法
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を利用した画像・音声認識
畳み込み層とプーリング層
「Keras(Tensorflow)」を使ったCNNの構築方法
「Keras(Tensorflow)」の初期設定値と様々な最適化パラメータの設定方法
重みの初期値や重みの更新手法
ハイパーパラメーターの最適化方法
社内文書の自然言語処理社内文書の自然言語処理

畳み込み層とプーリング層

重みの初期値や重みの更新手法

3日目

AIエンジニア セミナー3日目の到達目標

  • 最新の画像アーキテクチャを利用してより高度な画像認識モデルの作成ができるようになる。
  • 時系データを基にRNNモデルを実装できるようになる。
  • 機械学習に必要な各種データの高度なデータ処理ができるようになる。
● AIの発展知識と実装1
画像認識の学習済みアーキテクチャの種類と特徴
画像処理AI
転移学習
精度の高い画像認識モデルの作成手法
ファインチューニングの手法
データオーグメンテーション
時系列データの活用・処理方法
AI画像認識AI画像認識

● AIの発展知識と実装2
RNNモデルとLSTMの仕組み
LSTMモデルの構築方法
各種データ(数値、画像、音響データ)の取り扱い
数値データの前処理手法
画像データの前処理手法
音響データの前処理手法
AI画像処理AI画像処理
AIプログラミングをマスターするための参考書

スキルアップするためのセミナーガイド!

本セミナーのオリジナル教材「AIプログラミング完全攻略セミナーガイド」をPDFにて配布いたします。受講期間の復習はもちろん、参考書として活用いただけます。

備考

持ち物

会場受講

特になし(筆記用具程度)

※当日使用するパソコンは全て貸し出しいたします。

ライブウェビナー/eラーニング

インターネット環境とパソコン

※ライブウェビナー受講者でパソコンをご用意できないお客様はレンタルパソコンをご利用ください。お申込みはこちら


最少開催人数

4名

※eラーニングを除き、開催の5日前までに最小開催人数に満たない場合は、日程を変更させていただくことがございます。


キャンセルについて

会場受講・ライブウェビナーのキャンセル料

3日前までのキャンセル:なし

前日までのキャンセル:料金の50%

当日キャンセル:料金の100%

※体調不良などやむを得ない事情の場合は、事前にご連絡いただけましたら別日程への振替対応が可能です。

eラーニングのキャンセル料

視聴開始前までのキャンセル:なし

視聴開始後のキャンセル:料金の100%


コロナ感染対策について

令和5年2月10日に、厚生労働省「マスク着用の考え方の見直し等について(令和5年3月13日以降の取扱い)」により、令和5年3月13日からマスク着用は個人の判断が基本となることが示されました。

※講師はマスクを着用させていただいております。

AIエンジニアセミナー
特別技術顧問

東京大学大学院情報理工学系研究科AIセンター松原 仁 教授

1986年東大大学院情報工学専攻博士課程修了。工学博士。同年通産省工技院 電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)入所。2000年公立はこだて未来大学教授。2016年同副理事長。2020年東京大学大学院情報理工学系研究科AIセンター教授。公立はこだて未来大特任教授。人工知能、ゲーム情報学、エンタテインメントコンピューティングなどに興味を持つ。著書に「鉄腕アトムは実現できるか」、「先を読む頭脳」、「AIに心は宿るのか」など。

受講者の方へ

AIはこれからの世の中にとって非常に重要な技術ですが、日本ではこれまで役に立たない技術とずっと思われていたためにAIを正しく理解している人が少ないです。単なる流行のキャッチアップに留まらずにAIの本質をつかむことが大事です。AI研究所の理念である「専門技術がブラックボックス化されることなく広く正しく共有される」ことが実現するように協力したいと思っています。

慶應義塾大学理工学部 教授/電気通信大学人工知能先端研究センター 特任教授栗原 聡 教授

慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。博士(工学)。NTT基礎研究所、大阪大学大学院情報科学研究科、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現職。電気通信大学に国立大学では初となる人工知能先端研究センター(初代センター長)を設立。人工知能学会理事・編集長などを歴任。人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事。著書「AI兵器と未来社会 キラーロボットの正体」(朝日新書)。翻訳「群知能とデータマイニング」(東京電機大学出版)。編集「人工知能学事典」(共立出版)等多数。

受講者の方へ

これまで人しか出来ないと思われた知的作業においてもITの延長線であるAIが可能にしつつあります。面倒でひたすら繰り返す作業や無駄の低減、効率化こそAIの出番です。これからは人とAIとの共生の時代となります。いかにAIを使いこなすことができるかが鍵となります。そのためには道具としてのAIのしくみを理解することが重要であり、今後の社会で勝ち残るための分岐点になると思います。そのためにもAIという道具を活かしていくためにVOST社(AI研究所)と取り組むことの必要性を感じます。

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受講したお客様の声

  • 素人の私でも理解できた

    岩手県 T.O様

    プログラミングやAIエンジニアについて、非常に丁寧に1から教えていただいたので、全くの素人の私でも理解することができました。プログラミングの仕組みから楽しさ、難しさ、AIエンジニアに関して今後知っておくべき知識など、多くのことを学ぶことができました。テキストも丁寧に解説が書いてあるので、後から復習する際にも助かります。

  • Pythonやプログラミングをよく理解できた

    千葉県 R.T様

    Pythonはほとんど扱ったことがないため、他の言語には無い特徴、ニューラルネットワーク処理の書き方、アプリの作成など、プログラミングを通してAIエンジニアの様々なことを学習できてよかったです。

  • PyCharmは非常に使いやすかった

    東京都 Y.N様

    従来は、anacondaを使用していましたが、PyCharmを今回は紹介していただき非常に使いやすいと思いました。ありがとうございます。また、AIエンジニアセミナーのお話の中で、実際にプログラマーが気を付けていることなどの小話があり、ノンプログラマーの私には非常に興味深いものでした。

よくあるご質問

Q1 人工知能やプログラミングについて全くの初心者ですが、セミナーの内容についていけますか?
A1 人工知能やプログラミングについて予備知識がなくても安心してご受講いただけるセミナーとなっております。
Q2 支払い方法や領収書の発行について教えてください。
A2
お支払い方法について
クレジットカード
銀行振り込み:振り込み期日は、お申込み後3営業日以内となります。 直前のお申込みの場合は、開催日前日までにお振込をお願いいたします。
請求書払い(法人様限定):振り込み期日は、お申込み翌月末となります。原本の郵送をご希望のお客様はお申し込みの際に備考欄にご記入ください。
領収書の発行について
領収書の発行をご希望のお客様は、お申し込みの際に備考欄に領収書発行ご希望の旨と宛名をご記載ください。
Q3 セミナーを受講するのに必要なものを教えてください。
A3 持ち物についてはこちらをご確認ください。
Q4 弊社に訪問していただきAIエンジニアセミナーを実施していただくことは可能でしょうか?
A4 AIエンジニアセミナーは出張セミナーも受けたまわっております。詳しくはこちらのページをご覧ください。
Q5 Pythonについても全く分かりませんが受講しても大丈夫ですか?
A5 AIエンジニアセミナーはPythonなどのプログラミング言語に詳しくない初心者の方から参加できるセミナーになっています。
Q6 ライブウェビナーでは講師に直接質問などできるのでしょうか?
A6 はい、もちろんです。会場で行うリアルセミナーと変わりなくチャットや音声通話で質問やレクチャー等のやりとりが可能です。
Q7 eラーニングの視聴回数には制限がありますか。
A7 視聴回数の制限はありません。視聴期間中は何回でもご視聴いただけます。
Q8 ライブウェビナーと、eラーニングでは違いはありますか?
A8 違いはありません。eラーニングは、ライブウェビナーに実際に参加した場合と同様のAIスキルを習得することができます。
Q9 eラーニングの視聴期間は購入してから何日間ですか?
A9 視聴期間は購入後ではなく、視聴を開始してから365日間となります。
Q10 eラーニングは、全ての動画を視聴するのにどれくらい時間が掛かりますか?
A10 全41チャプターに分かれており、約18時間で全て視聴することができます。
Q11 eラーニングは、1つのアカウントを複数人で共有して、動画を視聴することは可能ですか?
A11 1つのアカウントを複数人で共有して利用することはできません。複数人で視聴される場合は、人数分お申し込みいただく必要があります。
Q12 eラーニングを複数人分まとめて申し込みする場合はどうしたらよいですか?
A12 eラーニングをお申し込みの場合は、1人1アカウント発行が必要なため、備考欄に受講者全員の「氏名」「Eメールアドレス」をご記入ください。
Q13 会場・ウェビナー受講のセミナーを複数人分まとめて申し込みする場合はどうしたらよいですか?
A13 開催直前のリマインドメール送付や受講登録に必要となりますので、備考欄に受講者全員の「氏名」「Eメールアドレス」をご記入ください。
Q14 日本国外から申し込みした場合の支払い方法について教えてください。
A14 クレジット決済のみ対応しております。請求書払い・銀行振込は不可となっておりますのでご了承ください。
Q15 社員研修用にセミナーの日程や内容のカスタマイズは可能でしょうか?
A15 お客様のご要望に併せてセミナーの日程や内容のカスタマイズは可能です。
ご希望のお客様はこちらのフォームよりお問い合わせください。

上記の他にもよくあるご質問をヘルプページに記載しておりますのでご覧ください。

会場受講のお客様へ

東京会場のご案内

住所
〒101-0047 東京都千代田区内神田3-18-3 アドミラル神田ビル4階
最寄駅
・銀座線・山手線・京浜東北線・中央線「神田駅」徒歩1分
・丸ノ内線・東西線・千代田線・半蔵門線・都営地下鉄三田線「大手町駅」徒歩9分
・都営新宿線「小川町駅」徒歩7分
・丸ノ内線「淡路町駅」徒歩5分
・総武線・横須賀線「新日本橋駅」徒歩11分
・「東京駅」電車・徒歩5分

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ライブウェビナーは、WEB上でどこからでも受講することができるセミナーです。
ウェビナー受講者一人につきセミナー会場のパソコンが一台常に接続されているため講師からいつでもサポートを受けることができます。
セミナーの内容で分からなかった点はリアルタイムで講師に質問することができ、パソコンの操作が追いつかなかった場合でもリモートサポートを受けることができるためAI学習初心者の方でも安心してご受講いただけます。