セミナー受講社数100社以上

自走できるAI人材になるための
6ヶ月長期コース

実務レベルで使用することができない...。
そのようなお悩みを解決するために
キカガク長期コースは誕生しました。

事前通知申し込み

キカガクが主催する機械学習に関するセミナーへの参加が1年間で1300名を超え、
オンラインで提供しているUdemyの講座は1800名を超えました。
この短期的なセミナーでは「最初の一歩に最適であった」との声を多くいただき、
「独学で参考書を閉じてあきらめてしまっていた方」に機械学習への理解を深めていただく登竜門としていただけるまでになりました。
「機械学習が楽しく感じた」とこのセミナーを踏み台として、積極的に自主勉強されて、実務へ適用されたとの声もいただくことがあります。

キカガク

長期コースは実案件を通して得た経験と知識を用いて、「自走できる人材」となるためのセミナーです

数日の短期的なセミナーを開催する中で見えてきた課題として、数日のセミナーでは最初の一歩とは最適ではありますが、多くの方にとって「実務で自走できる人材」となるためには、やはり知識や経験が不足していました。

そこで、弊社では、実案件を通して得た経験と多くの方に教える中で鍛えたわかりやすさを強みとして、この知識や経験を補い、「自走できる人材」となるための効率良い学習が可能です。

奪取競争が激しくなるAI人材

2020年までに必要なAI人材は50,000人と言われておりながら、採用が難しくなっています。
技術者の採用が難しい今、「現場の知見」を持つ社員を教育し「技術の内製化」を進めていくことが重要です。

データ解析技術

現場のエンジニアを「教育」することで 「技術の内製化」を行っていくことが各社成長のカギ

現場の知見

現場の知見がなければ、最初にその現場の情報を知る必要が出て来ます

AI案件を成功させるカギとしては、「データ解析技術×現場の知見」

受講後の姿

実案件において「自走できる人材」とは
与えられたデータに対して、Python等のプログラミングを駆使して、機械学習のモデルを構築できるだけではありません。
実務では、前工程と後工程に処理が全体の8割を越えると言われています。

前工程

  • クライアントの要望をヒアリングしながら、機械学習を使用するイメージを持ちながら定式化できる
  • クライアント先や使用する機械学習アルゴリズムの特性に応じたハードウェアも含めた解析環境の構築ができる
  • 機械学習以外の手法も検討でき、技術的負債が最も小さくクライアントの要望を最適化した形で提案できる
  • 画像や自然言語、時系列データといった非構造化データを構造化データに変換できる

後工程

  • 学習したモデルを翌日以降から推論に使用できるように定期実行の環境構築から運用の実装までできる
  • アプリケーションで可視化して、ユーザーが使える形を作ることができる
  • クライアントを納得させるストーリを考えた魅力的なプレゼンテーションができる

当セミナーでは、この前述した「前工程」と「後工程」で必要なスキルセット
も網羅するカリキュラムとすることで、実務で自走できる人材の育成を行います。

得られるスキルセット

  • 数学(基礎数学、機械学習アルゴリズム)
    手書きの数学
  • プログラミング(Python)
    ハンズオン形式の実践
  • データベース(SQL)
  • 課題設定・企画力
  • 環境構築
  • データ整理術
  • アプリケーション開発(Python, Ruby)
  • プレゼンテーションスキル

カリキュラムは実務で求められる分野をバランスよく体系的にまとめています

データサイエンティストにはビジネス知識、統計学、機械学習、人工知能、データベース、プログラミングと広範囲な分野のスキルが求められます。それぞれの分野をバランスよく、しかも実務で使える必要十分なスキルを身につけられるようにカリキュラムを設計してあるので体系的かつ効率的に学習できます。

よくあるセミナーとの差別化ポイント

項目 よくあるセミナー キカガク
環境設定/企画 与えられたお題のみ 自走フェーズでは企画からスタート
環境構築 構築済みの環境を配布 クラウド環境も含めたサーバーでの
解析環境の構築
教師データ作成 与えられたデータセットを使用 実践フェーズと実装フェーズで対応
データベース整理 CSVファイルの読み込みが多い CSVファイル以外にも
MySQLやMongoDBでの読み書きも対応
データクレンジング 欠損値除去のみが多い 本番では必須の外れ値除去も対応しています
非構造→構造 画像、自然言語、時系列データ
モデル構築(数学) プレゼン資料で解説 講師と一緒に手書きの数学で
理解を深められます
モデル構築(プログラミング) ライブラリを使用したモデルの組み方 お題に挑戦する中で実務で多くの時間を占める
試行錯誤の中でコツをつかみます
仮運用 学習済みモデルに基づいた予測の
サーバー側での定期実行を実装します
システム統合 Web APIを実装して
既存システムへの統合を行います
アプリケーション実装 予測結果を綺麗に可視化できる
Webアプリケーションを作成します
プレゼンテーション 問題設定から結果を伝えるまでのストーリーを
意識したプレゼン法を伝授します
メンタリング 後半はメンタリング期間として、
自走できるまでをサポートします

スケジュール

土曜コース日曜コースのどちらかお選びいただけます。
土曜コース4月7日(土)日曜コース4月8日(日)
(受講開始日:4月7日(土)〜)

  • 基礎

    1~4週目

    Pythonのプログラミングやモデル構築のための数学や実装について、ある程度データが揃っている前提で広く浅く一通り学び、全体感が見渡せるようになります。

  • 応用

    5~8週目

    基本コースからさらに深堀を行います。特に綺麗でないデータに対する整理術や揃っていないデータの効率的な作成法、定期実行やアプリケーション作成、サーバーの環境構築など1ランク上のスキルを目指します。

  • 実装

    9~12週目

    画像/自然言語/リコメンドのどれか1つ興味のある演習課題を選択し、ゴールを目指して解析やアプリケーション実装を行います。模擬的な自走フェーズの練習です。

  • 自走

    13~24週目

    各自で企画から行い、データ収集や解析、アプリケーション実装まですべて行い、自走できる実力をつけていただきます。

講義時間

カリキュラム

項目 基礎 応用 実装
ヒアリング 演習課題
定式化 演習課題
教師データ作成 Webアプリケーション作成 演習課題
データ整理 CSVから読み込む DB(MySQL, MongoDB)から読み込む 演習課題
データクリーニング 欠損値除去 外れ値検出(3σ法、Hampel判別法) 演習課題
モデル構築/検証 ・微分、線形代数
・重回帰分析
・パーセプトロン
・SVM
・Scikit-learnに基づいたモデル構築
・NNの数学
・ChainerもしくはTensorFlow
・RNN、CNN
・分散処理
演習課題
仮運用 ・Heroku
・Flask
・Git
・クラウドもしくはVPS
・セキュリティ(SSH)
・Docker-compose
・Ruby on Rails
・Flask
・Nginx
演習課題
本番環境での検証 演習課題
システム統合 Flask 演習課題
Webアプリケーション化 データの可視化 動的なWebアプリケーション 演習課題

修了イベント

6か月間のセミナー修了後、修了認定を通過した人で希望者は修了イベントでプレゼンテーションの機会を準備しています。
100~200名程度の一般参加の聴衆者向けに技術のアピールができます。

  • 個人の参加者:転職の機会獲得、提携先獲得
  • 法人の参加者:チームへの共有、提携先獲得、会社の技術アピール

料金

当セミナーでは、専任の講師による無料説明会があります。
無料説明会で、学習内容や目標設定について話し合い、当セミナーが合っているかの擦り合わせを行います。
当セミナーでは、法人か個人かによって特典が以下のように変わります。

  • 受講料
  • 720,000円(税別)※初回特典付き

※個人申込の方:40%オフ(720,000円→432,000円
法人申込の方:コンサルティング3回無料(1時間10万円相当)

第2期受付開始は7月を予定

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