AI研究所 -AI(人工知能)に脅かされないために、AI(人工知能)を作る側の人間になる(AI人材育成・セミナー) -

オンライン学習でAIエンジニアに必要なスキルを完全習得実務AIプログラミング速習講座

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AIエンジニアに求められる3大要素

AIの機械学習に必要なデータ分析の考え方

  • データの前処理
  • 環境構築
  • プログラミング言語

Pythonによる精度の高い機械学習モデルの実装スキル

  • Python
  • Keras
  • scikit-learn
  • Google Colaboratory
  • LibROSA
  • Tensorflow

用途・データの種類/量に合わせて必要な
アルゴリズムが判断できる

  • 画像認識
  • 異常検知
  • 自動化・効率化
  • 時系列分析
  • 音声認識
  • 転移学習

この3つの要素を理解できていないと、実務の現場で活躍するのは時間がかかるかも...

逆に、この3つさえ手に入れば最短でAIエンジニアになれる!

AI研究所のオンライン講座

「分かる」ではなく
「出来る」をつくる

  • 多数の企業のAIエンジニア研修で提供してきた最新のテーマと内容を収録
  • 満足度92.5%!全18時間を3段階に分けた、分かりやすいカリキュラムで構成
  • 受講後のサポートも手厚く、最短距離でAIエンジニアの道筋を歩める

オンライン講座の概要

WEB上でいつでもどこでも視聴できるオンライン講座です。オンライン上で自分のペースで学習することができます。また、お申し込み後120日間は何度でも動画を見返すことができます。
オンライン講座の受講方法はお申し込み後メールにてご案内いたします。

オンライン講座学習イメージ
料金 140,800円(税込、教材費含む)キャンペーン料金 118,800円
事前準備 パソコン、インターネット環境をご準備ください。
動画

全41チャプター/18時間

※実際のセミナーを撮影・オンライン講座用に再編集した内容となっております。

視聴期間 120日間
お問い合わせ

株式会社VOST AI研究所事業部

info@ai-kenkyujo.com

オンライン講座の特典

  • テキストプレゼント

    受講後、復習できるように充実した内容のAI講座のテキスト(260ページ以上)を進呈します。

    オリジナルテキストイメージ
  • 無料サポート窓口

    AIに精通した専任スタッフによるサポート窓口を設けております。受講後から1ヶ月間(オンライン講座は視聴期間内)メールでのご質問・ご相談にご利用いただけます。

    個別指導イメージ
  • レベルアップ保証制度

    AI研究所は、オンライン講座を受講することによりAIに関する技術や知識が向上することを保証しています。万が一オンライン講座の内容にご納得いただけなかった場合には全額返金保証します。※

    オンライン講座のイメージ

※内容にご満足いただけなかった場合は、オンライン受講開始当日にメールにてお申し出ください。後日、事務局から返金手続きのメールを送付させていただきます。返金対象はオンライン受講開始当日に返金のお申し出をいただいた方のみとなります。また受講開始後日の返金受付はご対応いたしかねますのであらかじめご了承ください。

お申込みからオンライン講座受講までの流れ

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学習カリキュラム

オンライン学習でAIエンジニアに
必要なスキルを完全習得

本講座を受ける前提スキルと知識

前提スキル・知識は必要ありません。どなたでも受講いただけるオンライン講座です。

所要時間 <約6時間>

AIの基礎と仕組み、AIの実装に必要不可欠な
プログラミング言語Pythonと機械学習モデルの構築方法を修得する

  • AIとニューラルネットワークの仕組みについて
  • AIの活用事例とAIプロジェクトの進め方
  • AIエンジニアに必要なスキル
  • AIエンジニアの基礎
  • AIを開発するためのツール
  • Pythonの特徴と使い方
  • Pythonのインストール方法
  • 開発環境の構築方法
  • Google Colaboratoryの使い方
  • Pythonを使ったニューラルネットワーク(パーセプトロン)の構築
  • 文字列・データ型の操作について
  • 四則演算、変数の使い方について
  • リスト、多重リスト、行列について
  • 条件分岐(if文)やループ処理(for文)について
  • 関数の定義と利用方法について
  • クラスとインスタンスについて
  • ライブラリ(Numpy,Scikit-learnなど)について
  • クレジットカード審査のできるAI(クラス分類)の作成
  • データの読み込み方について
  • 学習用データの前処理と正規化について
  • Scikit-learnを使ったSVMやロジスティック回帰の実装方法について
  • 精度の評価、可視化、精度を上げるためのパラメータの調整について
所要時間 <約6時間>

ディープラーニング用ライブラリ「Keras(Tensorflow)」を使った
数値処理AIや画像処理AIの実装方法を学習する

  • ディープラーニング用ライブラリ「Keras(Tensorflow)」の使い方について
  • センサーデータを利用した行動解析(クラス分類)
  • 活性化関数の種類と記述方法について
  • バッチ処理の仕組みと使い方について
  • 損失関数の設定方法について
  • 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について
  • 隠れ層の増やし方(「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について
  • 言語処理におけるデータの前処理について(形態素解析、Bag of Words、Word2Vec、Doc2Vec等)
  • クラスタリングモデル(k-means)について
  • 「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について
  • 「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について
  • ハイパーパラメーターの最適化方法(Optuna)について
所要時間 <約6時間>

最新の画像認識ができるAIや、時系列データを処理できる
RNNモデルAIを実装するスキルを習得する

  • 画像認識の学習済みアーキテクチャの種類と特徴
  • 画像認識と物体検出など、画像処理AIの手法全般について
  • 転移学習を使った精度の高い画像認識モデルの作成手法について
  • 精度の高い画像認識モデルの作成手法について
  • ファインチューニングの手法について
  • データオーグメンテーション(学習データの水増し)について
  • 時系列データの活用方法について
  • 時系列データの処理方法について
  • RNNモデルとLSTMの仕組み
  • 「Keras(Tensorflow)」を使ったLSTMモデルの構築方法
  • 各種データ(数値、画像、音響データ)の取り扱いについて
  • 数値データの前処理手法(外れ値除去、欠損値除去など)
  • 画像データの前処理手法(ノイズ除去、ノイズ追加、回転、移動など)
  • 音響データの前処理手法(短時間フーリエ変換(STFT)、メル周波数ケプストラム係数(MFCC)、「Numpy」「LibROSA」等を用いたデータオーグメンテーションなど)
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AI研究所 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。

受講者の声

  • 岩手県 小原照記様素人の私でも理解できた

    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。

  • 千葉県 R.T様 男性Pythonやプログラミングをよく理解できた

    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。

  • 東京都 Y.N様 男性PyCharmは非常に使いやすかった

    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、オンライン講座のお話の中で、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。

  • 神奈川県 K.O様 女性コードを書きながら勉強できたので有意義だった

    実際にコードを書きながら勉強できたのはとても有意義でした。ありがとうございました。他のAIセミナーもそうでしたが、細かく説明して頂いたので、理解しやすかったです。

  • 大阪府 K.S様 男性要点が明確で理解しやすかった

    1つ1つの項目を丁寧に進めていただけるのでとても理解が深まりました。「この部分はコピペでほとんど使い回せます」「この部分が手法によって変わります」など、実装する上で特に理解しなければいけない箇所が明確だったので要点を理解しやすかったです。いろいろと予習はしていきましたが学習済みモデル保存とロードしての使い回しがなかなかイメージできず、オンライン講座を受けて「ここで学習した情報は次からこうして使い回せます」というところまで教えていただけたのは非常に良かったです。

  • 京都府 H.H様 男性ディープラーニングのハードルが下がった

    AIエンジニア講師の先生の熱意がすごく、非常に有意義な講座となった。質問しやすく対応も非常に良かったため、Deep learningを活用するハードルが少し低くなったと思う。

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企業活用事例

  • 製造業
    製造業

    自社で開発している製品にAIを組み込んでいますが、一部の開発者でしかできない業務になっていました。すでにAI開発しているメンバーは多忙で、社内教育に割く時間はなく、業務が属人化していることが問題となっていました。より多くの開発者でより精度の高いAIを他製品に展開していくために、AI技術者の育成を目的に本講座を受講しました。専門知識を持った担当とも共通言語ができることで意思疎通ができるようになり、開発スピードを上げることができました。

  • システム開発会社
    システム開発会社

    エンドユーザーからのAIの受託開発案件が増えてきたが、社内に理解している技術者がいないため受注できずにいました。今後の会社方針としてもAI開発ができる会社として最先端の技術を取得していくことを掲げているため、AI技術者の育成を進めるために本講座を受講しました。システムエンジニアやプログラマーであれば、プログラム自体を学ぶことは苦ではないですが、AIのアルゴリズムや仕組み、AIプロジェクトの進め方まで理解するのは容易では無いため、体系的に学べる講座で実務に使えるスキルを身につけることができました。

  • コンサルティング会社
    コンサルティング会社

    AIを業務で活用したいエンドユーザーに最適な提案をするために、AI開発がどのくらい難しいのか、どの程度のスキルが必要なのかを理解するために本講座を受講しました。当社ではAIを自社で開発することはしませんが、開発を受託した会社のスキルや見積もり内容の妥当性を理解し、業者と近い知識レベルで交渉ができるようになったため、業者のミスマッチがなくなりました。

よくあるご質問

 
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、講座の内容についていけますか?

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講座となっております。

支払い方法について教えてください。

クレジットカードまたは銀行振込となります。また、法人様に限り請求書払いが可能です。請求書払いの場合は基本的に翌月末までのお支払をお願いしております。

領収書は発行されますか?

発行いたします。お申し込みの際の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。

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?

本講座は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講座になっています。

オンライン講座の視聴回数には制限がありますか。

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。

オンライン講座を視聴するのに必要なものを教えてください。

パソコンとインターネット環境が必要です。

オンライン講座の視聴期間は購入してから120日間ですか?

視聴期間は購入後ではなく、視聴を開始してから120日間となります。

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?

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。

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?

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。

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WEBオンライン上でいつでもお好きな時間帯に学習することができます

●料金
140,800円(税込・教材費含む)キャンペーン料金 118,800円
●会場

自宅・社内でオンライン動画視聴

●動画
全41チャプター/18時間/視聴期間120日間
●事前準備
パソコン、インターネット環境をご用意ください。
●最少開催人数
なし
  • お申し込み後、オンライン講座の受講手順が記載されたメールが届きます。メールに記載されている手順に従ってご受講ください。
  • 銀行振込の場合はお支払い確認後ご受講いただけます。
お名前(必須)
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電話番号(必須)
所属(必須)
会社名または学校名(個人の方は「個人」とご記入ください。)
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クーポンコード
クーポンをお持ちのお客様で今回ご利用を希望される場合はコードをご記入ください。
備考

AI関連セミナー

AI研究所では各種AIセミナーおよび、企業サポートを実施しております。

AI研究所 セミナー受講企業一覧

  • 愛知県警察本部
  • 株式会社アイ・ディ・エイチ
  • アクセラテクノロジ株式会社
  • 旭化成株式会社
  • 旭化成エレクトロニクス株式会社
  • アサヒビール株式会社
  • 有限責任 あずさ監査法人
  • イエローアーチ合同会社
  • 出光興産株式会社
  • 伊藤忠プラスチックス株式会社
  • ウィズアス社会保険労務士法人
  • 株式会社ウェブ改善・分析企画開発リサーチ
  • エイブル株式会社
  • ANAコンポーネントテクニクス株式会社
  • 株式会社エス・オー・エム
  • 株式会社ND
  • NTKセラテック
  • NTTコミュニケーションズ株式会社
  • NTTコムウェア株式会社
  • 株式会社NTTデータ
  • 株式会社NTTデータビジネスシステムズ
  • NTTテクノクロス株式会社
  • 株式会社NTTロジスコ
  • エムケー精工株式会社
  • 株式会社旺文社
  • オカモト株式会社
  • 岡谷電機産業株式会社
  • 岡山市立市民病院
  • 株式会社沖データ
  • 株式会社オフィスプラザ
  • オムロン株式会社
  • オリンパスシステムズ株式会社
  • オリンパス株式会社
  • 学校法人片柳学園
  • キッコーマン株式会社
  • キッセイコムテック株式会社
  • 鬼怒川ゴム工業株式会社
  • 岐阜県警察本部
  • キャップクラウド株式会社
  • 京セラ株式会社
  • 旭東化学産業株式会社
  • キリントロピカーナ株式会社
  • ヤマハ発動機株式会社
  • ユニアデックス株式会社
  • ユニオンシステム株式会社
  • ライトクルー株式会社
  • 株式会社クレハ
  • 株式会社グロービス
  • ケイ・マネージメント株式会社
  • 慶應義塾大学
  • 京王電鉄株式会社
  • KDDI株式会社
  • KPMG税理士法人
  • 株式会社ケーヒン
  • 株式会社コア・コンピタンス・コーポレーション
  • コアテック株式会社
  • 株式会社コーセー
  • 国際石油開発帝石株式会社
  • 米庄石灰工業株式会社
  • 株式会社サムスン日本研究所
  • 株式会社サムテック
  • 株式会社JR東日本情報システム
  • 株式会社JCBトラベル
  • システム・エボリューション株式会社
  • 株式会社システム設計事務所
  • 渋谷中央会計事務所
  • 昭和大学
  • ジョンソンコントロールズ株式会社
  • 信越半導体株式会社
  • 新日本コンピュータマネジメント株式会社
  • スイス再保険会社 日本支店
  • 株式会社杉孝グループホールディングス
  • スズキ株式会社
  • 株式会社スピードリンクジャパン
  • 独立行政法人製品評価技術基盤機構
  • セコム株式会社
  • センコーグループホールディングス株式会社
  • 千寿製薬株式会社
  • 相鉄ビジネスサービス株式会社
  • ソニー株式会社
  • ソフトバンク株式会社
  • 損保ジャパン日本興亜株式会社
  • 有限会社ターナープロセス
  • ダイキン工業株式会社
  • 大晃機械工業株式会社
  • 大成建設株式会社
  • 大東建託株式会社
  • 大日本印刷株式会社
  • 大和製罐株式会社
  • 高砂熱学工業株式会社
  • 中国電力株式会社
  • 通研電気工業株式会社
  • テイ・エステック株式会社
  • TISシステムサービス株式会社
  • 株式会社TSIホールディングス
  • 帝石削井工業株式会社
  • デンソーテクノ株式会社
  • 株式会社電通デジタル
  • 東急テックソリューションズ株式会社
  • 東京エレクトロン九州株式会社
  • 東京海上日動システムズ株式会社
  • 東京ガスiネット株式会社
  • 東京コンピュータサービス株式会社
  • 東京電力ホールディングス株式会社
  • 株式会社東計電算
  • 東芝インフラシステムズ株式会社
  • 東芝半導体サービス&サポート株式会社
  • 東芝三菱電機産業システム株式会社
  • 東芝ライテック株式会社
  • 東北医科薬科大学
  • 東洋アイテック株式会社
  • TOTO株式会社
  • トヨタ自動車株式会社
  • トヨタ紡織株式会社
  • 豊橋技術科学大学
  • 名古屋大学脳神経外科
  • 日鋼情報システム株式会社
  • 日産自動車株式会社
  • 日本ペイントホールディングス株式会社
  • 日本インスツルメンツ株式会社
  • 株式会社日本消音研究所
  • 日本総合研究所
  • 日本たばこ産業株式会社
  • 株式会社日本能率協会総合研究所
  • 日本プロセス株式会社
  • 株式会社日本マイクロニクス
  • 日本無線株式会社
  • ハウス食品グループ本社株式会社
  • 株式会社長谷工コーポレーション
  • パソナ・パナソニック ビジネスサービス株式会社
  • パナソニック スマートファクトリーソリューションズ株式会社
  • 株式会社バリュー
  • ピクオス株式会社
  • 株式会社日阪製作所
  • 株式会社ビスタクルーズ
  • 株式会社日立製作所
  • 株式会社日立ハイテクノロジーズ
  • 深田法律事務所
  • フクダ電子株式会社
  • 株式会社富士誇
  • 富士通関西中部ネットテック株式会社
  • 富士フイルム株式会社

(五十音順、敬称略)

会社案内

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