【E資格の講座比較】全JDLA認定プログラム講座でオススメは?最安値は?

【講座比較】E資格受験対策のJDLA認定プログラム講座のオススメは?最安値は?

E資格(エンジニア資格;engineer)は、ディープラーニングへの理解度を証明する資格です。AIエンジニアやデータサイエンティストの需要が拡大している中、注目されている資格のひとつです。

本記事では、 E資格の受験条件を満たせるJDLA認定講座を網羅的に紹介 しています。

初心者ならキカガクに決まり!
株式会社キカガク:自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース

「株式会社キカガクの自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース」

初心者からE資格取得やAIエンジニアを目指す方向けの講座です。通常であれば792,000円と高額ですが、政府の給付金制度の対象講座のため受講料の最大70%の給付を受けられ、実質237,600円になります。

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目次(見たい項目をクリック)
  1. E資格とは?
  2. JDLA認定プログラムとは?E資格の受験に必須の講座
  3. E資格受験対策向けJDLA認定プログラム:編集部おすすめ5選
    1. 一目でわかるオススメ5選の比較表:費用・勉強時間
    2. 株式会社キカガク:AI人材育成長期コース
    3. アイデミー:Premium Plan E資格対策コース(業界初合格保証付)
    4. エッジテクノロジー/AIジョブカレ:E資格対応パッケージプラン
    5. Study-AI株式会社:ラビットチャレンジ(最安値!)
    6. INTLOOP株式会社(BOOSTA):AIエンジニア育成E資格取得コース
  4. その他のE資格対応のJDLA認定プログラム講座
    1. スキルアップAI株式会社:現場で使えるディープラーニング基礎講座
    2. 株式会社 zero to one:JDLA「E資格」向け認定プログラム
    3. 株式会社STANDARD:AI_STANDARD AIエンジニア育成講座(法人向け)
    4. 株式会社AVILEN:全人類がわかるE資格コース
    5. テクノブレーン株式会社:基礎から学ぶディープラーニング
    6. 株式会社キカガク:ディープラーニングハンズオンセミナー
    7. NABLAS株式会社(iLect):Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版)
    8. 株式会社VOST(AI研究所):E資格対策ディープラーニング講座
    9. 株式会社すうがくぶんか:Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】
    10. 株式会社すうがくぶんか:Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】
    11. 株式会社Fusion One(神田AIラーニングセンター):実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)
    12. 株式会社 Present Square(Deep Square):AIエンジニア育成講座(E資格対応)
    13. 中部大学 大学院 工学研究科:大学院ディープラーニング講座
    14. 東京大学 松尾研究室:深層学習 / Deep Learning 基礎講座
  5.  E資格の受験対策講座の選び方
    1. 費用面から選ぶ
    2. 学習期間で選ぶ
    3. 学習形態で選ぶ
  6. E資格試験の概要
    1. E資格の試験日・会場
    2. E資格の受験資格、受験費用
    3. E資格のシラバス2020年版
    4. E資格の難易度・合格率
    5. E資格は就職・転職に役立つ?
  7. AI/データサイエンスに関する他のおすすめ記事
    1. E資格対応JDLA認定プログラムのまとめ
    2. キカガクの「自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース」の内容とその評判はこちら
    3. G検定の対策講座一覧はこちら
    4. データサイエンス/統計学に興味があるならこちら

E資格とは?

E資格とは?

E資格(エンジニア資格;engineer)とは、ディープランニングの理論を理解し、適切な手段を選択し実装する能力や知識を有していることを証明する資格です。

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定する資格で、 G検定の次のステップとして位置づけられている専門的な資格 です。

E資格は、高い専門性を持ったAIエンジニアを育成する目的もあります。合格者はデータサイエンティストやAIエンジニアとして幅広く活躍されています。

注目度の高い「E資格」ですが、 受験資格を得るためにはJDLA認定プログラムを受講 する必要があります。JDLA認定プログラムの受講を終了することで、E資格の受験が可能となります。

JDLA認定プログラムとは?E資格の受験に必須の講座

JDLA認定プログラムとは?E資格の受験に必須

JDLA認定プログラムとは、JDLAが定める最新のシラバス内容を網羅しているかなどを審査し、認定しているプログラム(講座)です。

注目度の高い「E資格」ですが、受験資格を得るためにはJDLA認定プログラムを受講する必要があります。認定プログラムの受講を終了することで、E資格の受験が可能となります。

本記事では、 JDLA認定プログラムに認定されている講座を紹介します 

E資格を受験したい方で、どの認定プログラムを受講すればいいのか分からないといった方向けに、各プログラムの特徴をまとめています。認定プログラムを選ぶ際の参考にしてください。

E資格受験対策向けJDLA認定プログラム:編集部おすすめ5選

E資格受験対策向けJDLA認定プログラム:編集部おすすめ5選

まず初めにオトナ-スタディ編集部がオススメする5つのE資格用のJDLA認定プログラムを紹介します。

オススメする5選はすべて誰でも受講可能です。

一目でわかるオススメ5選の比較表:費用・勉強時間

オススメ5選の講座内容を表にまとめました。

費用も学習期間も様々なため、自分にあった講座を選んで受講しましょう。どれを選んでも講座を修了すればE資格を受験できます。

講座名に公式サイトへのリンクを貼っています。

運営元 講座名 税込費用 目安学習期間 特徴
キカガク 自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース 792,000円
237,600円*
6か月
  • 最大70%の給付金対象
  • 初心者向け
  • 満足度90%
アイデミー Premium Plan E資格対策コース 327,800円
98,340円*
3ヶ月
  • 最大70%の給付金対象
  • 全額返金保証あり
  • 受講者数No.1
エッジテクノロジー(AIジョブカレ) E資格向け対策講座 272,448円 6か月
  • E資格予想問題あり
Study-AI ラビットチャレンジ 入会費20,000円
月3,300円
3ヶ月
  • 最安値
  • 上級者向け
INTLOOP(BOOSTA) AIエンジニア育成E資格取得コース 209,000円 3ヶ月
  • 転職で受講料無料
給付金について

*キカガクとアイデミーの講座は、どちらも厚生労働省の教育訓練給付金認定講座のため、給付金制度の対象です。

雇用保険への加入や過去の級金制度利用歴など申請条件があるものの、給付金を受けられれば 受講料の最大70%の給付金 を得られます。

表中の赤文字の価格は70%の給付金を得られた場合の実質費用を記載しています。

自分が教育訓練給付金の対象になるかどうかは、各講座を提供している企業の相談会に参加して聞けます。

キカガクの公式サイトはこちら

アイデミープレミアムプランの公式サイトはこちら

IT人材の育成は政策のひとつであり、政府が給付金制度を作って勉強する人を支援しています。国から給付金を受けることに抵抗がある人もいらっしゃるかもしれませんが、こういった制度を活用し、学んだ後にIT人材として活躍して社会に還元しましょう。政府もそれを望んでいます。

私も数年前に給付金制度を利用して勉強し、そこで得た知識を活かして仕事をしています。

E資格向けの講座は各社合計で20講座近くありますが、受講費用が高い講座はサポートが充実しているため初心者向け、受講費用が安い講座はすでにAIの知識・技術がある上級者向けのイメージです。

それでは各講座を説明していきます。

株式会社キカガク:AI人材育成長期コース

株式会社キカガク:自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース

AI人材育成長期コースは、株式会社キカガクが運営しているJDLA認定プログラムです。 これまでの受講者は4万5千名以上で受講者満足度90% です。

この講座では、E資格の合格にとどまらず、画像・自然言語のAIモデル構築、AI搭載のWebアプリケーション開発などAIを仕事にするための知識を6か月で学べます。

また、本講座を申し込むことで、機械学習徹底演習コースやディープラーニングハンズオンコースなど、本来であれば有料の他の講座をすべて無料で受講できるようになります。

さらに、教育訓練給付金の対象講座なので、 通常価格792,000円のところ、最大237,600円(税込) と非常にお得になります。公式サイトに「自分が給付金の対象かどうかはオンライン説明会でご相談ください」とあります。

詳しく説明していきます。

特徴

AI人材育成長期コースの特徴を3つご紹介します。

キカガクのAI人材育成長期コース
  1. AI人材育成長期コース受講で全ての講座が無料
  2. 給付金制度の利用で税込792,000円→税込237,600円
  3. オンラインでも挫折しない学習環境
AI人材育成長期コース受講で全ての講座が無料
 長期コース受講で全ての講座が無料 となります。AI人材育成長期に関する講座だけでなく、他の6種類の講座も無料になるためより多くの学習ができます。無料になる講座は公式サイトのこちらからご確認ください。

給付金制度の利用で税込792,000円→税込237,600円

本コースは専門実践教育訓練給付金制度の対象です。 多くの受講者がこの制度を利用して受講料の70%の給付金を受けながら受講 されています。

自分が専門実践教育訓練給付金制度の規定をクリアしているかは、無料オンライン説明会で説明してもらえます。

オンラインでも挫折しない学習環境

最後に、オンラインでも挫折しない学習環境です。一人で学習することができ、自分の好きな時間に受講できる点がオンライン講座の最大の特徴です。しかし、途中で挫折することも少なくありません。
この講座では、挫折しないための工夫として「講師に質問回数が無制限」「週に2回チーム学習」などを取り入れることで、挫折しない学習環境を作っています。このように一人でもしっかりと学習できる環境が構築されています。

費用・学習期間・総講座時間

キカガク:自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース費用・学習期間・総講座時間
  • 費用:税込792,000円→教育訓練給付金活用で最大70%の補助!(実質税込237,600円)
  • 学習期間: 6ヶ月
  • 総講座時間: 80時間
  • 給付金制度: 適用対象

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学習形態

動画での講義視聴、オンライン学習、ハンズオン学習(指導付き演習)で知識・技術を身に付けます。

また、こういった講座では珍しく 動画視聴の期限は無期限です。また、今後追加される動画も見放題 です。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、AIモデル構築や、AI搭載のWebアプリケーションを最短最速で学ぶことができます。

カリキュラム内容の一例
  • 機械学習の数学
  • Pythonの基礎
  • データの前処理とAIモデル構築

講師情報

丸山 大地(機械学習担当)
丸山 大地(機械学習担当)

一人ひとりの理解度に合わせた適切な深さの知識を伝えることを心がけています。わかりやすく納得感のあるセミナーを提供します。

堀川 佑太(研修部事業マネージャー)

堀川 佑太(研修部事業マネージャー)
人気コースであるAI人材育成長期コースなどを担当しています。学ぶことの大切さと面白さを感じられるキカガクの講義はオススメです。

株式会社キカガクのAI人材育成長期コースの評判・口コミ

ツイッターで評判・口コミを調べました。

評判・口コミ①:キカガクの講師のおかげでE資格合格!

E資格合格してた……やったぁー!! 親身に対応してくださったキカガクの講師の方々ありがとうございました!!

@daichi5817
午前7:04 · 2020年3月3日·Twitter for iPhone

評判・口コミ➁:キカガクでE資格取得!

E資格を取得したときはキカガクさんに大変お世話になりました!!

@mopper27af
午後3:17 · 2021年1月22日·Twitter Web App

評判・口コミ③:キカガクのE資格講座のコーディングが楽しい!

キカガク社のe資格講座、コーディング楽しかったー
ただ、まだまだ道のりは長いぞ。
今の立ち位置がわかってとても良かったです。

@cats0830v
午後6:06 · 2020年10月23日·Twitter for iPhone

\受講者は4万5千名以上!受講者満足度90%!/

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このような人は無料オンライン説明会を申し込もう

公式サイトで以下のような疑問・質問がある人はオンライン説明会で聞いてくださいとあります。

  • 給付金還付の条件はクリアできる?
  • AI人材としてのキャリアを相談したい。
  • カリキュラムはどんな内容?
  • サポート体制はどれくらい手厚い?

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無料オンライン説明会に申し込む

 

申し込みから受講開始までの流れ

キカガク_AI人材育成長期コース_申し込みから受講開始までの流れ

まず、無料オンライン説明会に申し込み、受講する意志があることを伝えます。その後、受講の1週間前までに口座振りこみをおこない、確認が取れた後アカウントに講座視聴権限が付与されます。

\まずは無料オンライン説明会!/

キカガクの公式サイトへ

 

以下の記事ではキカガクの「自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース」の講座内容とその評判をもっと詳しく紹介しています。

【評判・口コミ】キカガクの自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース!E資格も!

【評判・口コミ】キカガクの自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース!E資格も!

2021年6月27日

 

アイデミー:Premium Plan E資格対策コース(業界初合格保証付)

アイデミー業界初合格保証付 Premium Plan E資格対策コース

Premium Plan E資格対策コースは、株式会社アイデミーが運営するJDLA認定プログラムです。

この講座は短期集中型の講座で、前提知識がなくても機械学習の数学を基礎から学べると同時に、Pythonの入門から学習が始まるため、機械学習が初めてという方でもスムーズに学習がスタートできる講座です。

 E資格対策講座で受講者数No.1の講座です。さらに、教育訓練給付金の対象講座なので、受講料の最大70%の給付金を得られる可能性があります。 

Premium Plan E資格対策コースの特徴などについて紹介していきます。

特徴

Premium Plan E資格対策コースの特徴を3つご紹介します。

アイデミー:Premium Plan E資格対策コースの特徴
  1. 給付金制度の利用で税込327,800円→98,340円
  2. 10秒ではじめられるディープランニング
  3. 合格保証サポート期間がある
  4. プロのチューターによるコードレビュー
給付金制度の利用で税込327,800円→98,340円

Aidemy Premium PlanのE資格対策コースは、専門実践教育訓練給付金制度の対象です。 キカガクと同様に受講料の最大70%の給付金を得られます 

自分が給付金申請の基準を満たしているかは、アイデミーの無料オンライン説明会で説明してもらえます。

10秒ではじめられるディープランニング

まず、特別な環境を構築することなくすぐに学習を開始することができる点についてです。受講開始時にデータ解析に適した専用の仮想環境(GPU解析環境)が提供されるため、すぐに講義を受講することができます。特に自分で何かを用意する必要はありません。

使用言語はPython3です。ライブラリは主にscikit-learn, Keras,Tensorflowを利用します。

合格保証サポート期間がある

次に合格保証サポートについてです。1回目の資格試験に不合格になってしまっても、2回目のE資格試験まで継続してサポートを受けられます。ただし、合格保証サポートを受けるには以下2点の条件があります。

  1. カリキュラムに記載されているコースを学習し、それぞれのコースに用意された「最終添削問題」を全て提出していること。
  2. 全ての「最終添削問題」提出後にのみ受験可能となる修了テスト(選択式・106問)をカリキュラムシートに記載の期限までに受験し、64点以上を取得していること。
プロのチューターによるコードレビュー

自身が書いたコードをプロのチューターにレビューしてもらえます。こうすることで、実務でも通用する無駄のないコードが書けるようになります。冗長なコーディングをしていては一流のエンジニアにはなれません。

費用・学習期間・総講座時間

  • 受講費用:税込327,800円
    →98,340円(受講料70%の給付金を得た場合の実質受講料)
  • 学習期間:3ヶ月
  • 総講座時間:100~200時間
  • 給付金制度:適用対象外

学習形態

オンライン完結型です。

\8日間は返金保証あり!/

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講座内容・カリキュラム

アイデミーPremium Plan E資格対策コース講座内容・カリキュラム

講座内容として、機械学習に使われる数学の基礎や、大規模なデータ処理をおこなう技術、ディープランニングの基礎から実践までを学ぶことができます。

以下がカリキュラムです。

  1. Python入門
  2. 機械学習概論
  3. Pandas
  4. Matplotlib
  5. 基礎数学
  6. 応用数学
  7. Numpy
  8. 教師あり学習(回帰)
  9. 教師あり学習(分類)
  10. 教師なし学習
  11. サブノート
  12. ディープラーニング基礎
  13. 順伝播型ネットワーク
  14. 生成モデル
  15. 深層モデルのための最適化
  16. 深層モデルのための正則化
  17. CNNを使った画像認識
  18. 畳み込みニューラルネットワーク
  19. RNN
  20. 強化学習

講師情報

講師の情報はありませんでした。

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アイデミー(Aidemy)のPremium Plan E資格対策コースの評判・口コミ

アイデミーのPremium Plan E資格対策コースの評判・口コミ

アイデミーのPremium Plan E資格対策コースの評判・口コミです。

ツイッターの評判・口コミ
ツイッターの評判・口コミ①:E資格のためにアイデミーを選んだ!

人工知能の資格「E資格」の受験資格を取得するため、「アイデミープレミアムプラン」を学ぶことにしました!

3ヶ月間頑張るぞ

@1PVFisXfm6gY8qd

ツイッターの評判・口コミ➁:アイデミーならすべてを網羅した勉強ができそう!

アイデミーさんのE資格対策講座にしました。pythonや機械学習は業務で使ってますが、独学なので抜けてることもあると思うので、1つの講座で全てを網羅できそうな講座にしました。
相談した時に、0から学ぶ人と比べて、半分の時間で修了できると思うと言われたので、時間的にも問題ないかと思いました。

@emptiness_man

公式サイトの修了者の声
修了者の声①:合格保証制度が魅力的!

私はE資格対策講座を受けた後、2回目の試験で合格しました。アイデミー独自の合格保証制度で合格までサポートしていただけたことは、非常に魅力的でした。
学習のモチベーションが不安定な時もありましたが、チューターの方々の手厚いサポートで、最後までやりきることができました!

E資格取得後は、資格の勉強で培ったディープラーニングの知識と今までの音楽関連の経歴を生かし、AIの自動作曲アプリ開発に携わっています。

瀬野尾様 機械学習エンジニア

修了者の声➁:講座内容もサポート体制も良かった!

電子機器を取り扱う製造メーカーで勤務しており、2020年2月の試験に合格しました。E資格対策講座では、試験の広い出題範囲について体系的に効率よく学習できました。

会社員のためオンライン受講ができるという点と、チャットで気軽に質問ができるなどサポート体制が充実していた点が特に良かったです。現在は部署での新しい取り組みとして、社内業務の生産効率向上や製品の品質改善につながるようなAI分析モデルを構築しており、E資格での学習内容が役立っています。

香川様 生産技術部

公式サイトから講座修了者のインタビュー記事を見られます。

申し込みから受講開始までの流れ

アイデミーのPremium Plan E資格対策コースの公式サイトから受講申し込みを行えます。

まだ検討段階の方は、無料オンライン相談をフォームから申し込めますので、自分の考えていた講座内容とマッチしているか確認するのもいいでしょう。

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Aidemy Premium Planの全講座紹介の記事はこちら

Aidemy Premium Planを解説_評判口コミも_AIやデータサイエンスを学ぶなら

Aidemy Premium Planを解説!評判口コミも!AIやデータサイエンスを学ぶなら

2021年10月11日

エッジテクノロジー/AIジョブカレ:E資格対応パッケージプラン

エッジテクノロジー/AIジョブカレ:E資格対応パッケージプラン

AIジョブカレのE資格向けパッケージプランは、エッジテクノロジー株式会社が運営しているJDLA認定プログラムです。

E資格向けにPythin数学講座、機械学習講座、ディープランニング講座の3講座がパッケージになったコースです。

本コースは E資格試験の合格率が74%と実績のある講座 です。機械学習に特化した講座、実務経験が豊富な講師のサポートや講義により、高いE資格合格率を誇ります。

AIジョブカレのE資格向けパッケージプランについて紹介していきます。

特徴

AIジョブカレのE資格向けパッケージプランの特徴を紹介します。

AIジョブカレのE資格向けパッケージプラン
  1. 数学、Python、機械学習、ディープランニングをすべて学ぶ
  2. E資格試験のオリジナル予想問題集と解説動画付き

E資格向けパッケージプランは、数学、Python、機械学習、ディープランニングを網羅的に学びます。E資格受験者はもちろんですが、AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す方は受講して損はありません。

また、AIジョブカレのE資格向けパッケージプランでは、E資格の予想問題集とその解説動画が付いています。実際の本番試験で予想問題と類似した問題がでるかもしれません。

費用・学習期間・総講座時間

    • 費用:税込み272,448円
    • 学習期間:6ヶ月
    • 総講座時間:不明
    • 給付金制度:適用対象外

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学習形態

学習形態は動画受講です。

講座内容・カリキュラム

E資格の受験資格を得るために必要な講座がセットになったパッケージプランです。

  • Python+数学講座(全10回)
  • 機械学習講座(全8回)
  • ディープランニング講座(全10回)

講師情報

山田 典一(機械学習講座担当)

マーケティング領域を得意とし、高度なアナリティクス業務に15年間従事していました。Yahoo!Japanのデータアナリストなどを経験した過去を持っています。こうした経験を活かした講義をおこなっています。

エッジテクノロジー/AIジョブカレのE資格対応パッケージプランの評判・口コミ

ツイッターで評判・口コミを調べました。

評判・口コミ①:AIジョブカレでE資格合格を目指す!

AWS Cloud Practitioner合格した 。次はsolution architectかな

あと今JDLAのe資格受験のため、AIジョブカレの講座を受講中。

@ky86751135
午後10:22 · 2020年11月18日·Twitter for iPhone

評判・口コミ➁:講座の最終試験合格!次はE資格の本試験!

今日はAIジョブカレの最終試験で無事合格点で卒業です。次はE資格の本試験頑張ろう。

@snufkinliberty
午後9:16 · 2020年1月9日·Twitter for iPhone

評判・口コミ③:実務で活かせる知識が参考になる!

E資格に向けたAIジョブカレの機械学習講座の第一回を終えた。内容は簡単だったが、講師の方からちょくちょく出る実務で活きる知識は大変参考になった。

次回以降も講師の方の知識・経験から学びに行く。

@satojunya109
午後10:25 · 2020年2月18日·Twitter for Android

\E資格予想問題集がある!/

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AIジョブカレの全講座を紹介している記事はこちらです。

【AIジョブカレの評判・口コミ】全講座を解説!就職・転職先は?E資格もある!

【AIジョブカレの評判・口コミ】全講座を解説!就職・転職先は?E資格もある!

2021年6月24日

申し込みから受講開始までの流れ

申込みから受講の流れですが、まずは、ホームページから申し込みをします。その後受講料を納付し、申し込み手続きが完了した翌月から6ヶ月間の受講が可能です。

\選べる受講方法!/

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無料ウェブ説明会はこちら

Study-AI株式会社:ラビットチャレンジ(最安値!)

Study-AI株式会社:ラビットチャレンジ

Study-AI株式会社のラビットチャレンジは、Study-AI株式会社が運営している、JDLA認定プログラムです。

法人用の「ラビットチャレンジ:現場で潰しが効くディープラーニング講座」を個人向けに提供しているプログラムです。

この講座は、個人向けプランとして税込月額3,300円から受講可能です。ただし、 安いのには理由があり、講座内容は放置系です。現時点でもE資格合格レベルの実力のある方はラビットチャレンジでもいいかもしれません。 

まずは、AI実装検定でA級を取得します。その後、ステージごとにレポート提出と、テストに合格することで次のステップに移ることができます。このように体系的で効率よく学習ができる講座となっています。

詳しく紹介していきます。

特徴

Study-AIのラビットチャレンジの特徴を3つご紹介します。

Study-AIのラビットチャレンジの特徴
  1. 税込月額3,300円と業界最安値!
  2. 教材は必要最低限
  3. 単元ごとにテストをクリアしないと先に進めない

まず、受講がしやすい料金設定が魅力的です。E資格のJDLA認定プログラム講座は、比較的受講料が高く気軽に受講できません。しかし、ラビットチャレンジでは、 税込月額3,300円と業界で最も安い価格 です。月額制なので途中でやめることもできます。

その代わりに、 教材はE資格合格を目指せる必要最低限の内容 です。受講の前提として、高校数学までの数学知識とプログラミング経験(言語は問いません)が必要です。

また、ラビットチャレンジの講座は、 各単元のテストで合格しないと次の単元に進めない ステップアップ方式(チャレンジ方式)です。

本講座では、応用数学、機械学習、深層学習といったプログラムを順番に学習します。これら1つずつにレポートとテストがあり、合格すれば次のプログラムに進めます。

費用・学習期間・総講座時間

ラビットチャレンジ(個人向け一般コース):Rabbit Charenge for General
  • 費用:月額3,300円(税込)+入会金22,000円(税込)
  • 学習期間: 約3ヶ月
  • 総講座時間: 30時間
  • 給付金制度: 対象外
ラビットチャレンジ(法人向けプレミアムコース):Rabbit Charenge for Premium
  • 費用:495,000円(税込)+入会金22,000円(税込)
  • 学習期間: 40分×7回
  • 総講座時間: 36時間※E資格取得を目指す方は別途90時間程度必要
  • 給付金制度: 対象外

どちらのコースも高等専門学校生は割引として入学金が半額になります。

\業界最安値!/

ラビットチャレンジの公式サイトで詳しく見る

 

学習形態

講義動画がメインです。講義動画内に「実装演習」も含まれるため、実際に演習を行いながら学習します。また、レポートや終了テストを受ける必要もあります。

受講開始後は、まずウェブで「AI実装検定A級」試験を受け、ラビットチャレンジを受講する知識レベルがあるかテストを受けます。5回まで無料で試験を受けられます。通常の受験料は税込3,850円です。

講座内容・カリキュラム

ラビットチャレンジの講座内容とカリキュラムです。

チャレンジ目標 ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得する。現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に付ける。
前提知識・経験 ・高校数学までの数学知識、プログラミング経験(言語は問いません。)
学習環境 講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らない「GoogleColaboratory」にてブラウザ上で実行頂ける環境をベースに進めます。
学習項目 ※E資格(日本ディープラーニング協会主催)のシラバスに準じます。

1. 応用数学

  • 線形代数
  • 確率・統計
  • 情報理論

2. 機械学習

  • 機械学習の基礎
  • 実用的な方法論

3. 深層学習

  • 順伝播型ネットワーク
  • 深層モデルのための正則化
  • 深層モデルのための最適化
  • 畳み込みネットワーク
  • 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
  • 生成モデル
  • 強化学習
  • 深層学習の適応方法

4. 開発・運用環境

  • ミドルウェア
  • 軽量化・高速化技術
本編視聴時間 講義動画(約30時間)

      • 応用数学講座:約4時間
      • 機械学習講座:約6時間
      • 深層学習講座:約20時間※通学講座の録画映像です。演習時間も含まれた合計時間です。

    ※講義動画内に「実装演習」も含まれます。

    ※レポートや修了テストを含めた目安学習時間は90時間です。自習でのE資格対策も含み、受講開始時のテストクリアから150時間ほどの確保が目安です。
修了証発行条件 以下の条件を満たすこと。(締切:各シーズンによる)

  • 修了テストで正答率95%以上の取得
  • 応用数学・機械学習・深層学習における実装演習レポートの提出
  • その他指定された各種レポートの提出

講師情報

講座情報はありません。

ラビットチャレンジの評判・口コミ

ラビットチャレンジの口コミ・評判をツイッターで集めました。

口コミ・評判①:ラビットチャレンジでE資格合格!

ラビットチャレンジでE資格合格しました。

@photo_resist
午後9:59 · 2021年3月11日·Twitter for Android

口コミ・評判➁:今日からラビットチャレンジでE資格合格を目指す!

E資格の講座ラビットチャレンジに決めました!今日からスタート!

@BX8tr

午後10:25 · 2021年4月8日Twitter for iPhone

口コミ・評判③:ラビットチャレンジに申し込んだ!

E資格を取得するため、AIについての知識を増やすために、ラビットチャレンジに申し込みました! G検定に合格し、実際にコーディングなどにも取り組みたいと思っていたので、E資格の取得を目標としつつ、毎日少しずつ学びながら身につけていきたいと思います!

E資格合格者インタビュー

その他のE資格合格者インタビューや合格者の声は公式サイトのこちらから見られます。

申し込みから受講開始までの流れ

公式サイトの「チャレンジする」より、専用のフォームに入力して申し込みます。

Rabbit Charenge for Generalは個人向け、Rabbit Charenge for Premiumは法人向けコースです。

\すでに合格レベルの力あるなら!/

ラビットチャレンジの公式サイトへ

 

INTLOOP株式会社(BOOSTA):AIエンジニア育成E資格取得コース

INTLOOP株式会社(BOOSTA):AIエンジニア育成E資格取得コース

BOOSTAのAIエンジニア育成E資格取得コースは、INTLOOP株式会社が運営しているJDLA認定プログラムです。このコースは、環境構築からモデル構築までの理解と、コードの実装ができることを目標としています。

テキストと図解でわかりやすい講座です。このE資格コースはAI業界をけん引するブレインパッドが監修しています。前提知識がなくとも受講可能です。

特徴

BOOSTAのAIエンジニア育成E資格取得コースの特徴を3つご紹介します。

BOOSTAのAIエンジニア育成E資格取得コースの特徴
  1. 受講後に転職に成功すれば受講料無料
  2. 初心者でも安心の学習内容
  3. 豊富な演習問題
  4. 1on1メンタリング

受講後にBOOSTAのサポートを受けて 転職すれば受講料209,000円(税込)が無料 になります。転職を考えられている方は要チェックです。

本講座は初心者でも安心して受けられる学習内容です。たとえば、機械学習に必要な基礎知識(微分、線形代数、統計、確率)が図解で分かりやすく、理解できるように構成されています。このように図解を用いることで、直感的に理解できるようになっているのです。

次に、豊富な演習問題です。1000以上の問題が用意されており、理解度の確認や応用力を培うことができます。

最後は、1on1メンタリングです。どのような内容かというと、AIの実務に関する経験談やコーディングのレビューなどを受けられます。こうして、1つずつ分からないことを解決しながら進めることでより効率的に学習することができます。

費用・学習期間・総講座時間

気になる費用・学習期間・総講座時間・教育訓練給付制度についてみていきましょう。

  • 費用:209,000円(税込)
  • 学習期間:3ヶ月
  • 総講座時間: 80時間
  • 給付金制度:対象外

\まずは無料オンライン相談!/

Boostaの公式サイトで詳しく見る

 

学習形態

テキストと動画講義です。オンライン完結型です。質問などはチャットでします。

受講の前提知識

  • 高校数学の数IA, 数IIBの基礎理解
  • プログラミング経験(言語問わず)

講座内容・カリキュラム

INTLOOP株式会社(BOOSTA):AIエンジニア育成E資格取得コース講座内容・カリキュラム

講義内容としては、プログラミング言語レベルで実装する力や最新の注目技術を学ぶことができます。

カリキュラム 概要 学習
時間(h)
イントロダクション 日本ディープラーニング協会が実施するE資格(エンジニア資格)コースの全体像と学習の進め方を説明します。 1
Python基礎 Pythonでデータ分析を実施する際の環境構築の方法と基礎文法から数値計算、データ集計、グラフ作成の方法を学習します。 8
数学 機械学習・ディープラーニングの学習に必要となる数学知識(微分、線形代数、統計と確率分布)について学習します。 17
機械学習 機械学習を理解する上で必要となる基本知識と、主要な機械学習アルゴリズム(教師あり学習、教師なし学習)の内容、実装方法を学習します。 22
深層学習 深層学習の技術的な背景と歴史、これらの技術が発展してきた背景などを踏まえて深層学習の基礎知識と実装方法を学習します。 22
畳み込みニューラル
ネットワーク
画像認識のビジネス現場で活用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習します。 13
回帰型ニューラル
ネットワーク
システムログや電気信号等の時系列信号を扱う回帰型ニューラルネットワーク(RNN)をテーマとした深層学習の理論と構築方法を学習します。 12
生成モデル・
強化学習
ディープラーニングを取り巻く機械学習技術において、画像生成や強化学習等の周辺領域の知見を深層学習を適用させる方法を学習します。 10
開発・運用環境 深層学習技術をビジネス現場で効率的かつ安全に運用するための開発環境の構築や設計の考え方について学習します。 5

修了要件

1.全レッスンの修了
2.全演習問題の正答
3.全コーディング問題の正答
4.全提出課題の合格(80点以上)

修了者の声

修了者の声①:初めて勉強する人でも大丈夫!

学習内容がきちんと網羅されていて、初めてAIについて勉強する人にも理解を深められるカリキュラムでした。

またメンターの方とのメンタリングでは多角的に私の質問に答えて頂き、また私の興味関心事に結びつけて答えて頂いたので、モチベーションアップと維持に非常に繋がりました。

事務局も都度都度お知らせ等ご連絡くださり、しっかり対応頂いたイメージです。全体的に分かりやすい言葉で、演習の正答も都度確認できたので良かったです。

職務経験年数:2年
業務内容:RPA開発業務
将来のご希望キャリア:
RPA・AIエンジニア兼務

修了者の声➁:知識ゼロからでもやり切れる!
ほぼ知識ゼロからのスタートで不安でしたが多様な技術を学ぶことができてとても刺激になりました。

メンタリングも、ほぼ知識ゼロの私に対して楽しく教えていただきモチベーションが保てました。ありがとうございました。

職務経験年数:約1年6か月
業務内容:システム開発
将来のご希望キャリア:
多方面で活躍できるAIエンジニア

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メンター情報

小池 優希メンター

名古屋大学大学院情報科学研究科修了後、東証一部上場企業にてAI/MLエンジニアとして3年半従事

自然言語処理を中心にデータ分析、インフラ、システム開発など幅広い知識を活かしたアドバイスをもらえます。

申し込みから受講開始までの流れ

申し込みから受講開始までの流れINTLOOP株式会社(BOOSTA):AIエンジニア育成E資格取得コース講座内容・カリキュラム

受講開始までにはまず、無料カウンセリングを受けましょう。次に、コースに関する質疑応答をおこない、疑問を解決します。その後、問題なければコース申し込みをおこない、指示された手順に沿って手続きをおこないましょう。

講座修了時にE資格の受験資格を得られます。

\前提知識なくてもOK!/

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その他のE資格対応のJDLA認定プログラム講座

ここまでオススメの5選を紹介しました。ここからはその他のJDLA認定プログラム講座を紹介します。

スキルアップAI株式会社:現場で使えるディープラーニング基礎講座

スキルアップAI株式会社:現場で使えるディープラーニング基礎講座

スキルアップAIの現場で使えるディープラーニング基礎講座は、スキルアップAI株式会社が運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座ではディープランニングの基礎・原理をしっかり学び、ディープランニングに必要な最先端のプログラミングをマスターすることを目標とした講座となっています。

 ある程度プログラミングと数学・統計の知識がある方向けの講座 ですが、その分受講費用も抑えられています。

受講に必要な前提知識・スキル

  • Pandas、 NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している
  • 線形代数、微分、確率・統計の基本的な理論を理解している
  • 機械学習の基礎知識がある

特徴

現場で使えるディープラーニング基礎講座の特徴を3つご紹介します。

スキルアップAIの現場で使えるディープラーニング基礎講座の特徴
  • 特徴①充実したカリキュラム
  • 特徴②実践的スキルが習得できる講義スタイル
  • 特徴③JDLA認定プログラム1号

このような特徴がある講座となっており、さらに深堀りしてご紹介します。

まず、充実したカリキュラムが用意されている点です。ちなみに、このカリキュラムは 国際的に活躍する「AI研究の第一人者」である杉山将東京大学教授が監修 しています。そのうえで、実務家が教材を作成しており、実務でもしっかりと通用する講義内容です。

次に、「実践的スキルが習得できる講義スタイル」が2つ目の特徴です。この講義では、知識学習はeラーニングで予習し、対面講座では演習のハンズオンと使い分けています。2つの講義を明確に分けることで、より実践的なスキルを身につけることができます。

最後は、この講座がJDLA認定プログラム1号という点です。第1回目のE資格から、全認定プログラムの 平均点を大きく上回る合格率 でした。これまでに約400名のE資格合格者を排出した講座です。

費用・学習期間・総講座時間

気になる費用・学習期間・総講座時間・教育訓練給付制度についてみていきましょう。対面講座とオンライン講座に分けてご紹介します。

対面講座

  • 費用:165,000円/1名(税込)
  • 学習期間: 8日
  • 総講座時間:32時間 ※別途予習をおこなう必要あり
  • 給付金制度: 対象外

オンライン講座

  • 費用:55,000円/1名(税込)
  • 学習期間: 講座概要に記載なし
  • 総講座時間:32時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

学習形態は、オンラインによる講座と対面講座の2種類が選択可能です。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、機械学習、ディープランニングについての基礎知識、活用の具体策を社内で検討できるレベルまで学ぶことができます。

カリキュラム内容の一例

  • ディープランニングの基礎(前編・後編)
  • 学習の最適化
  • ディープランニングのさまざまなモデル

詳しいカリキュラム内容は公式サイトをご確認下さい。

講座の修了条件は以下の2点です。

1.基準精度を上回るDLを活用した画像認識モデルの作成
2.E資格出題範囲をカバーする知識テストに合格

講師情報

斉藤 翔汰講師

担当は機械講座学習、ディープランニング講座、ディープランニング最新論文講座

2018年・2019年度E資格合格者。2018年度G検定合格者です。

著書に「徹底攻略ディープランニングE資格エンジニア問題」(インプレイス)があります。

申し込みから受講開始までの流れ

申し込みが対面講座とオンライン講座で方法が違います。ここでは両方の申し込みについてご紹介します。

  • 対面講座:講座ページに記載されたDAY5の6週間前までに申し込み
  • オンライン講座:随時申し込み可能

お支払い方法に関しての記載等は無いため、お申し込み時にご確認下さい。

公式サイトはこちら

株式会社 zero to one:JDLA「E資格」向け認定プログラム

株式会社 zero to one:JDLA「E資格」向け認定プログラム

JDLA「E資格」向け認定プログラムは、株式会社 zero to oneが運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座では、機械学習やディープランニングの基礎から実践まで網羅し、完全オンラインで学習できます。また、しっかりと実践で活かすための基礎つくりができます。わかりやすいオンデマンドのビデオ教材が魅力的な講座です。

特徴

株式会社 zero to oneのJDLA「E資格」向け認定プログラムの特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①教材のバリアフリー化
  • 特徴②進捗具合の確認ができる
  • 特徴③先端的なコース設計

まず、教材のバリアフリー化です。具体的には、全ての教材が日本語字幕付きです。音声なしでも受講できるため聴覚障害のある方でも学習できます。

次に、進捗具合が確認できる点です。受講履歴を確認できることと、学習の進捗を確認できます。自分がこれまで何を学習し、今どの程度進んでいるかを把握することは、継続的な学習においては必須です。

最後は、先端的なコース設計です。具体的には、米国発の「インストラクショナルデザイン」など最先端の教育手法を使っています。そうすることで、レベルや理解度に合わせた教育が可能となっています。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:165,000(税込)
  • 学習期間:5ヶ月
  • 総講座時間:60~100時間程度
  • 給付金制度: 適用対象※詳しくは講座HPをご確認ください

学習形態

学習形態はオンラインのみです。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、機械学習とディープランニングに関する学習ができます。

カリキュラム内容の一例

  • ニューラルネットワークの基礎・改善
  • 機械学習モデルの実践に向けて
  • 強化学習

詳しいカリキュラム内容は公式サイトをご確認下さい。

受講生の声

機械学習やディープラーニングなどのこれまでの根底を変える技術をリカレント教育によって社会実装をするために学び、基礎となる回帰からパターンを増やしつつ反復しながら学習できたのは、理解の促進につながり良かったです。

製造業勤務(開発)
JDLA「E資格」取得

内容がわかりやすく説明されて、また、演習で実際に行うことで実感として体感することができた。 マネジメントの立場でもテクノロジーの理解は重要であり、大変よい勉強の機会となりました。

商社勤務(マネージャー)
JDLA「E資格」取得

講師情報

講師情報はありません。

申し込みから受講開始までの流れ

教育プログラムの導入の流れです。

  1. 受講希望情報の送付
  2. 契約書類送付
  3. 確認、捺印手続き
  4. 受講開始

公式サイトはこちら

 

株式会社STANDARD:AI_STANDARD AIエンジニア育成講座(法人向け)

株式会社STANDARD:AI_STANDARD AIエンジニア育成講座

AI_STANDARD AIエンジニア育成講座は、株式会社STANDARDが運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座の目的は、即戦力になるために必要な機械学習、ディープランニングの手法を学べる講座となっています。AI開発をこれから学ぼうとするレベルの方でも受講いただける講座です。

 AI_STANDARD AIエンジニア育成講座は法人向けです。個人では受講できません。 

特徴

AI_STANDARD AIエンジニア育成講座の特徴を3つご紹介します。

  1. 網羅的なコンテンツで学習
  2. 定着度を測る演習課題
  3. エンジニアによるサポート
  4. 450社以上で導入

まず、網羅的なコンテンツでわかりやすい点です。具体的には、初学者でも安心して取り組むために、チュートリアル講座が準備されています。そうすることで、学習量の多い分野でも実務に必要不可欠な知識を学ぶことができます。

次に、定着度を測る演習課題によってスキルが身についているか確認できる点です。3ステップに分かれた演習課題となっており、効果的に実践力が鍛えることができます。また、実際のデータを用いた実践演習課題も付属しており、より実践に近いかたちで学ぶことができるでしょう。

サポートも充実しています。サポートに実務経験があるエンジニアを配置しており、エンジニアが直接チャットでサポートします。そうすることで、疑問をしっかりと解決することができます。

すでに450社以上で導入実績のある講座です。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:非公開
  • 学習期間: 3ヶ月
  • 総講座時間: 104時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

学習形態は完全オンライン制です。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、AIプロジェクトに必要な知識を3ヶ月で学ぶことができます。

カリキュラム内容の一例

  • Python基礎文法/ライブラリ
  • 基礎統計/基礎数学
  • 機械学習

詳しいカリキュラム内容は公式サイトをご確認下さい。

講座の共同開発車

東京大学大学院 教授 越塚 登
1994年 東京大学大学院理学系研究科 情報科学専攻博士課程修了。2009年より、現職。実世界からIoT技術によって得られたビッグデータやオープンデータを活用し、機械学習や深層学習をはじめとしたデータサイエンスの知見も動員して総合的に分析し、デジタルトランスフォーメーションの実現を目指した研究を行う。

申し込みから受講開始までの流れ

まずは、資料ダウンロードページよりフォームから打ち合わせを打診するか、問い合わせから申し込みます。

公式サイトはこちら

 

株式会社AVILEN:全人類がわかるE資格コース

株式会社AVILEN:全人類がわかるE資格コース

『全人類がわかるE資格コース』は、株式会社AVILENが運営しているJDLA認定のE資格プログラムです。このコースは、ある程度基礎知識がある方向けの講座です。

基礎知識に不安がある方はオプションで基礎講座セットがあり、追加受講が可能です。また、このプログラムは E資格2021(第一回目)おいて、合格者数No.1と合格率93.6%を達成 しました。

さらに大手を中心に法人でも100社以上の導入実績があるプログラムです。

全人類がわかるE資格コースの特徴などについて、詳しく紹介していきます。

特徴

『全人類がわかるE資格コース』の特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①オンラインに特化した学習システム
  • 特徴②E資格を完全に攻略するプログラム
  • 特徴③どこよりも手厚いサポート

このような特徴がある講座となっており、さらに深堀りしてご紹介します。

まずは、オンラインに特化した学習システムです。現在PC学習がメインとなっているなかで、スマートフォンからも学習できます。その結果、空き時間や移動時間にも学習することができ、効率的です。

次に、E資格を完全に攻略するプログラムです。具体的には、AI開発に精通しているデータサイエンティストが分かりやすく解説しています。また、E資格本試験と同様の4択形式のWEBテストをランダムで出題されます。何度も繰り返し解くことで試験対策ができるでしょう。

最後は、どこよりも手厚いサポート体制です。専属のアドバイザーとビデオ面談で、学習の疑問点や不安を解消することができます。また、課題のコード添削を回数無制限で受けることができます。その結果、疑問点や間違いやすい部分を学習することができるでしょう。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:149,600(税込)割引あり。詳細は講座ページよりご確認ください。
  • 学習期間: 6ヶ月(修了期間)
  • 総講座時間:100~150時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

学習形態は全てオンラインです。

受講の前提知識

  • 応用数学:関数・数列、微分、線形代数、情報理論の基礎 (理系大学レベル)
  • 統計学:確率・統計の基礎 (統計検定2級レベル)
  • Pythonの基本文法、機械学習の基本アルゴリズム実装

講座内容・カリキュラム

講座内容は各講義の動画を視聴後、課題や演習問題に取り組む形となります。

カリキュラム内容の一例

  • ディープランニングの基本
  • CNN・RNN
  • 分野別のアプローチ

詳しいカリキュラム内容は公式サイトをご確認下さい。

講師情報

講師情報は公開されていません。

申し込みから受講開始までの流れ

お申し込みは講座ページにある「コースお申し込み」より申し込みください。

お申込み後、本人確認が取れ次第すぐにご受講いただけます(通常1営業日以内)

公式サイトはこちら

 

テクノブレーン株式会社:基礎から学ぶディープラーニング

テクノブレーン株式会社:基礎から学ぶディープラーニング

基礎から学ぶディープラーニングは、テクノブレーン株式会社が運営している、JDLA認定プログラムです。

この講座は、ディープランニングの基礎・理論から学習し、実装レベルまで習得を目標とした講座です。数学の知識があることが受講の前提です。

特徴

基礎から学ぶディープラーニング講座の特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①1ヶ月で学べる
  • 特徴②独自開発のWebセミナーシステム
  • 特徴③特別価格で受講できる

まずは、1ヶ月で学ぶことができる点です。この講座は、数学Ⅲの前提知識がある方なら、ディープランニングの理論と実装を1ヶ月で習得できることができます。

次に、独自開発のWebシステムを導入している点です。どのようなシステムかというと、OSやブラウザに依存することなく利用可能となっています。高画質な映像と多様な機能を組み合わせており、特別なソフトを導入する必要がありません。

最後は、特別価格で受講できる点です。具体的には、テクノブレーン株式会社のコンサルタントとキャリア面談を受けることで受講料が安くなります。通常の受講料198,000(税込)が、社会人66,000円(税込)、大学生が33,000円(税込)です。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:198,000(税込)
  • 学習期間: 1ヶ月
  • 総講座時間: 15時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

学習形態は、zoomによるオンライン講座です。

講座内容・カリキュラム

講座内容はディープラーニングの基礎・理論から学習し、実務レベルまで短期間で習得できるコースとなっていいます。

Day 1 ・応用数学入門(行列計算,確率分布,特異値分解)
・機械学習入門
・ニューラルネットワーク(順伝播型ネットワークまで)
Day2 ・深層学習の適用方法,開発運用環境
・深層モデルのための正則化
・深層モデルのための最適化
・畳み込みニューラルネットワーク
Day3 ・回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ニューラルネットワーク
Day4 ・ベイズ
・生成モデル
Day5 ・強化学習
・サポートベクトルマシン等のやり残した部分
・修了問題

講師情報

株式会社RUTILEA平原 健太講師

京都大学総合人間学科卒業、その後再受験で京都大学工学部電気電子工学科入学、現在同学科在学中

健太講師の専門は、宇宙プラズマの計算機シミュレーションです。塾予備校講師の経験を持っており、2020年1月のE資格講座の担当実績があります。

申し込みから受講開始までの流れ

受講開始までの流れとして、まずは無料体験セミナーにご参加ください。その後お申し込みといった流れとなっています。

詳しくは講座公式ページよりお問い合わせください。

公式サイトはこちら

 

株式会社キカガク:ディープラーニングハンズオンセミナー

ディープラーニングハンズオンセミナーは、株式会社キカガクMicrosoftが開催するJDLA認定プログラムです。

ディープランニングのみをおこなう講座となっており、 10日間の工程 でおこなわれます。内容としては、ディープランニングの原理から実装・チューニングまで実務で即使える内容です。

教材にE資格対策動画 (20 時間分)+E資格事前確認テストも含まれます。

受講者数45,000名以上、受講企業500社以上の実績があります。

ディープラーニングハンズオンセミナーの特徴などを紹介していきます。

特徴

株式会社キカガクのディープラーニングハンズオンセミナーの特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①独自の実践的カリキュラム
  • 特徴②事例を交えた講義
  • 特徴③学びを促進する演習

まず、独自の実践的カリキュラムがある点です。このカリキュラムは2012年から深層学習を実践している専門家が作成しています。そのため、順序立てられた解説で理解しやすいだけでなく、実践を意識した「現場で使える」カリキュラムとなっているのです。

次に、事例を交えた講義も特徴的なのです。講師は深層学習の専門家で、3年以上の実務経験を有しています。そのため、成果の出ている事例や失敗談などの”実務で役立つ具体的な話”をきくことができます。

最後に、学びを促進する演習です。一方的な講義では理解が及ばないことがあるため、実際に手を動かし体験する割合が多くなるように設定されています。また、チャットでの質問対応もできるため、理解を深めることができるのです。

費用・学習期間・総講座時間

気になる費用・学習期間・総講座時間・教育訓練給付制度についてです。

  • 費用:ディープランニング講座 153,780円(税込)
  • 学習期間:10日
  • 総講座時間:30時間程度
  • 給付金制度:適用対象

学習形態

「zoom」によるオンライン受講です。セミナー形式なので受講日を選んで参加します。

講座内容・カリキュラム

講義内容は、ディープランニングの原理から実務に使える工程を学びます。

ここではE資格対策動画のカリキュラムのみを紹介します。

時間 タイトル 学ぶこと
160 分 数学~線形代数~
  • ノルム
  • 内積
  • 行列式
  • 三次の逆行列
  • 特異値分解
  • ラグランジュの未定乗数法
  • 主成分分析
85 分 数学~確率統計~
  • 期待値
  • 確率分布
  • ベイズ則
  • 尤度関数
50 分 情報理論
  • 情報量
  • エントロピー
  • KLダイバージェンス
90 分 機械学習~基礎・パーセプトロン~
  • 機械学習アルゴリズム
  • 微分で必要な知識
  • パーセプトロン
40 分 機械学習~サポートベクターマシン~
  • サポートベクターマシン
50 分 機械学習~ロジスティック回帰~
  • ロジスティック回帰
15 分 機械学習〜k-means・最近傍法〜
  • k-means
  • 最近傍法
70 分 深層学習〜誤差逆伝播法・過学習対策〜
  • 最急降下法の復習
  • 誤差逆伝播法
  • ドロップアウト
  • 正則化
50 分 深層学習〜最適化〜
  • 最適化-1-最急降下法
  • 最適化-2-SGD
  • 最適化-3-モーメンタム
  • 最適化-4-ネステロフのモーメンタム
  • 最適化-5-Adagrad
  • 最適化-6-RMSProp
  • 最適化-7-Adam
80 分 深層学習〜CNN・R-CNN〜
  • CNN-1-有名なモデル1
  • CNN-2-有名なモデル2
  • R-CNN-1-概要
  • R-CNN-2-CNNの復習
  • R-CNN-3-CNNの中身
  • R-CNN-4-IoU
  • R-CNN-5-Fast R-CNN
  • R-CNN-6-Multi task Loss
  • R-CNN-7-Faster R-CNN
  • SemanticSegmentation-1-U-net
  • SemanticSegmentation-2-FCN
  • SemanticSegmentation-3-SegNet
50 分 深層学習〜RNN〜
  • RNN-LSTM1
  • RNN-GRU
  • RNN-GradientClipping
  • RNN-双方向RNN
60 分 深層学習〜生成モデル〜
  • 生成モデル-AE
  • 生成モデル-VAE
  • 生成モデル-GAN
75 分 深層学習〜強化学習〜
  • 強化学習
55 分 深層学習〜計算グラフ〜
  • 計算グラフ – 計算グラフとは
  • 計算グラフ – 足し算、掛け算
  • 計算グラフ – Affine 変換
120 分 深層学習〜NN実装〜
  • Numpy で NN 実装
  • Numpy で NN 実装-レイヤとしてまとめていく
  • Numpy で NN 実装-逆伝播- Affine
  • Numpy で NN 実装-各種 Optimizerについて
  • Numpy で NN 実装- NN の構造
  • Numpy で NN 実装-データの準備
  • Numpy で NN 実装-学習に必要な準備
  • Numpy で NN 実装-学習
  • Numpy で NN 実装-推論
  • RNN-Attention
90 分 新シラバス
  • 正規化
  • モデル圧縮
  • 分散処理
  • MobileNet
  • DenseNet
  • Pix2Pix
  • WaveNet
  • Transformer
  • AlphaGo

講師情報

大下 健史講師

富山大学理学部卒業(数学科)

ブレインズコンサルティング最高数理責任者。

教える際のポイントとして、自分が学習したときに最終的にイメージがわくようなポイントだと思うところを中心に教えています。学校で重要視されるところや、学術的に重要なところでも、業務視点で不要なものはバッサリと切る講義スタイルが特徴的です。

申し込みから受講開始までの流れ

まずは、ホームページにある入力フォームより申し込みを行います。メールで Zoom URL、事前予習動画、請求書が送付されます。

セミナーですので受講日が決まっています。都合の良い日を選択します。

公式サイトはこちら

 

NABLAS株式会社(iLect):Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版)

NABLAS株式会社(iLect):Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版) 

Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版;DL4E) は、NABLAS株式会社が運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座は、 理系大学レベルの高等数学、基礎的な機械学習の知識Numpy/Scipyを利用したPythonのコーディング経験がある方が対象 です。iLectが提供している講座の中でも難易度が高い講座です。

Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版)の特徴などについて、詳しく紹介していきます。

特徴

Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版) の特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①高度な技術者の養成
  • 特徴②演習中心のコンテンツ
  • 特徴③課題/コンペティション

まず、高度な技術者の養成を目的とした講座という点です。ある程度高いレベルを対象とすることで、短期間で学習できるというメリットがあります。

次に、演習中心のコンテンツという点です。このように演習中心の講座により、実際に手を動かし学習ができます。そうすることで、より深く、効率的に学習ができるでしょう。

最後は、課題の結果をコンペティション方式としている点です。こうすることで、受講者内でのランキングが分かります。その結果、競争原理が働き、より高い目標を目指すことができます。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:非公開
  • 学習期間:5日
  • 総講座時間:20時間
  • 給付金制度:対象外

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、理系大学レベルの数学や基礎的な機械学習の知識などを体系的に学ぶことができます。

DL4Eプログラムのカリキュラムの内容を下記します。

  1. 開講(講演) / 深層学習入門 / PyTorch入門
    講演: [ Deep LearningとAI革命 ] 講義: 機械学習基礎, 深層学習基礎 / 深層学習ライブラリ(PyTorch)
    詳細:ロジスティック回帰の実装, 多層パーセプトロンの実装 / PyTorch概観, Tensor, Dataset/DataLoader, モデル構築
  2. 画像認識基礎 / 画像認識応用
    講義:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/ 画像認識におけるテクニック
    詳細: 画像認識基礎, 畳み込み, プーリング, CNN実装 / 超多層化に向けた技術, 転移学習, 可視化, 画像認識
  3. 自然言語処理基礎
    講義: 自然言語処理入門 / 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
    詳細: 形態素解析, 単語のベクトル表現, 古典的手法による感情分析 / 分散表現、再帰型ニューラルネットワーク(RNN),感情分析
  4. 自然言語処理発展
    講義: Long Short-Term Memory(LSTM) / 発展的なモデル(Seq2Seq, Attention)
    詳細: LSTM, GRU, 双方向LSTM, 感情分析 / Seq2Seq, Attention, Transformer, 文章生成
  5. 深層生成モデル / 深層強化学習
    講義: 深層生成モデル(VAE, GAN)/ 深層強化学習(DQN)
    詳細: VAE, 画像生成 / 深層強化学習の概要, DQN, 応用例, ゲームAI構築
  6. 閉講(講演) / 最終課題発表
    講演: 「Deep Learningの最新動向と今後の展望」

最終課題では、受講者各自が実際の業務の課題解決を目指します。

講座を通して習得した技術を用いて、各受講者の業務の課題解決を行うプロジェクトを行います。各々が取り組んだ課題解決のレポートを作成し最終日に各自が発表を行い、お互いが本講座で得た事や技術の知見等を共有する事で、講座から技術の活用方法をより深く理解します。

また、講師が発表に対して講評を行う事で、更なる精度の向上や手法の選択方法のアイドバイスを得る事が可能です。

講師情報

講師情報はありません。

申し込みから受講開始までの流れ

お申し込みに関するご質問は、講座公式ページよりお問い合わせください。

公式サイトはこちら

 

株式会社VOST(AI研究所):E資格対策ディープラーニング講座

株式会社VOST(AI研究所):費用を抑えて最短合格!E資格対策ディープラーニング短期集中講座

E資格対策ディープラーニング講座は、株式会社VOST(AI研究所)が運営しているJDLA認定プログラムです。

4日間のセミナー(ハンズオン)と事前オンライン学習でE資格合格を目指します。じっくり勉強するのではなく、短期決戦でE資格の受験資格を取得したい方にオススメです。会場受講、ライブウェビナー、eラーニングの3種類から受講方法を選択できます。

特徴

E資格対策ディープラーニング講座の特徴を3つご紹介します。

  • 特徴①費用を抑えて合格を目指す
  • 特徴②短期間で学べる
  • 特徴③選べる3つの受講スタイル

まず、比較的費用を抑えて合格を目指せる点です。会場受講、ライブウェビナー、eラーニングのいずれにおいても約20万円で受講できます。タイミングによってはディスカウントキャンペーンでもっと安くなっています。

次に、短期間で学ぶことができる点です。他社の講座では約3ヶ月程度要するところを、この講座では 1ヶ月で全ての範囲を学ぶことができます (セミナーは4日間です)。

最後は、選べる3つの講義方式がある点です。オンラインでは集中できないといった方向けの「会場受講」、講義中に質問もしたいという方向けの「ライブウェビナー」、リラックスできる環境で受講したい方向けの「Eラーニング」、と3つの受講スタイルが選ぶことができます。

費用・学習期間・総講座時間

気になる費用・学習期間・総講座時間・教育訓練給付制度についてみていきましょう。

  • 費用:会場受講 ライブウェビナー 195,800円(税込)、Eラーニング 107,800円(税込)
  • 学習期間:標準は1か月です。Eラーニングなら最短4日間です。
  • 総講座時間:20~30時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

会場受講方式、ライブウェビナー方式、eラーニング方式から選択できます。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、一日ごとにテーマ(AIや機械学習に必要な応用数学など)の違う学習で、予習復習のしやすい講義です。

講義を受講する前に事前学習のカリキュラムを終えておく必要があります。

  1. E資格セミナー事前学習
    AIに必要な数学の基礎知識(1時間)
    ビジネス向けディープラーニング基礎知識(3時間)
    Pythonのプログラミング基礎スキル(3時間)
    応用数学(1.5時間)
  2. 1日目 <10:00~17:30>
    線形代数・特異値分解
    確率・統計(確率分布・ベイズ則等)
    情報理論(シャノンエントロピー、KLダイバージェンス、交差エントロピー等)教師あり学習アルゴリズム(ロジスティック回帰、SVM、最近傍法、k近傍法、ランダムフォレスト、確率的勾配降下法等)
    教師なし学習アルゴリズム(主成分分析(PCA)、k平均クラスタリング等)
    最尤推定・対数尤度・平均二乗誤差
    次元の呪い
    半教師あり学習・マルチタスク学習
    バギングやその他のアンサンブル手法
    性能指標(精度、適合率、再現率、F値、ROCカーブ、AUCスコア)
  3. 2日目 <10:00~17:30>過剰適合、過少適合、早期終了
    検証集合(ホールドアウト法、k-分割交差検証法等)
    ハイパーパラメーター調整(グリッドサーチ、ランダムサーチ等)
    L1正則化・L2正則化
    ドロップアウト
    データ集合の拡張
    スパース表現
    最尤推定による条件付き分布の学習
    隠れユニットの活性化関数(ロジスティックシグモイド、ハイパボリックタンジェント、ReLu等)
    出力ユニットの活性化関数(線形、シグモイド、ソフトマックス等)
    誤差逆伝搬法およびその他の微分アルゴリズム(計算グラフ、微積分の連鎖律、誤差逆伝播法)
    バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム
    最適化アルゴリズム(Momentum、ネステロフのモメンタム、AdaGrad、RMSprop、Adam等)
    最適化戦略(バッチ正規化、Layer正規化、Instance正規化、教師あり事前学習)
  4. 3日目 <10:00~17:30>
    畳み込み処理
    プーリング
    特徴量の転移
    画像認識(AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、MobileNet、DenseNet等)
    画像の検知(R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD)
    セマンティックセグメンテーション(FCN、SegNet、U-net)
    オートエンコーダ、VAE、DCGAN、ConditionalGAN、CycleGAN、pix2pix等
    テキストクリーニング
    形態素解析
    Word Embedding(Bag of Words、Word2Vec、Doc2Vec)
  5. 4日目 <10:00~17:30>
    双方向RNN
    Encoder-DecoderとSequence-to-Sequence
    深層回帰結合型ネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク
    長期依存性(勾配のクリッピング)
    Leakyユニットとその他の手法(スキップ接続、Leakyユニットと異なる時間スケールのスペクトル、接続の削除)
    ゲート付きRNN(LSTM、GRU)
    Attention
    Transformer
    WaveNet
    方策勾配法、価値反復法
    強化学習の仕組み(Q学習、DQN、DDQN、Dueling DQN等)
    ロールアウトポリシー、SLポリシーネットワーク、RLポリシーネットワーク、バリューネットワーク、モンテカルロ法
    量子化、蒸留、プルーニング
    モデル並列、データ並列、GPU

E資格対策講座 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。

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。

株式会社VOST(AI研究所):E資格対策ディープラーニング講座の評判・口コミ

公式サイトより受講者の声を抜粋します。

AI初級者でもE資格で合格できました

AI初心者ではじめは心配でしたが、合格するためのプログラムに絞って学習できたので短期間で習得できました。深い専門知識がなくても、とても満足できるセミナーでした。

東京都 H.T様 男性

非常に実用性の高いセミナーです。

遠方のためEラーニングで受講しました。知識がまったくゼロの状態から、AIの基本的な仕組みの理解とディープランニングによる画像認識までできて驚いています。

埼玉県 K.K様 女性

申し込みから受講開始までの流れ

講座公式ページのフォームよりお申し込みください。

公式サイトはこちら

 

株式会社すうがくぶんか:Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】

株式会社すうがくぶんか:Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】

Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】は、株式会社すうがくぶんかが運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座では、機械学習に興味があり「自分でエンジニアリングをしてみたい」「数学や統計学による理解に自身がない」といった方を対象にしています。数学や統計学の解釈をしっかりと理解した上で、初歩的な機械学習エンジニアリングができることを目指します。

Pythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】の特徴などについて、詳しく紹介していきます。

※本講座と別に、後述するDeep Learning 入門の二講座を修了することで、E資格の受験資格が得られます。

特徴

株式会社すうがくぶんかのPythonで学ぶ機械学習入門【JDLA E 資格対応】の特徴を2つご紹介します。

  • 特徴①機械学習の各手法の理解ができる
  • 特徴②さまざまな講座があり、自分に必要な学びが選択できる

まず、機械学習の各手法の理解ができる点です。機械学習に必要なPython言語の基本などを学ぶことができます。

次に、さまざまな講座があり、自分に必要な学びが選択できる点です。同社ではさまざまな講座が開設されており、自分に必要な講座を選択することができます。Pythonで学ぶ機械学習入門以外にDeep Learning入門講座を受講することで、E資格の受験資格を得ることができるのです。

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:24,500円/月(税込)
  • 学習期間:4ヶ月
  • 総講座時間: 38時間(講義時間)
  • 給付金制度: 対象外

学習形態

学習形態は、ZOOMによるオンライン講座となっています。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、機械学習を数学的な表現を通して理解史、機械学習の各手法を学ぶことができます。

  1. Pythonの基礎
    – 機械学習の演習に必要なPython言語の基本をレクチャーします。
  2. 教師あり学習
    – 教師あり学習の定式化と各手法について演習します。
    – 回帰モデル:線形回帰モデルやランダムフォレスト回帰など
    – 分類モデル:ロジスティック回帰やサポートベクトル分類など
  3. 教師なし学習
    – 教師なし学習の定式化と各手法について演習します。
    – クラスタリング:k-means法や階層的クラスタリング・DBSCANなど
    – 次元圧縮:主成分分析やt-SNEなど
  4. モデル評価とモデル選択
    – 過剰適合(過学習)と過少適合(学習不足)
    – 回帰問題と分類問題のモデル評価:学習曲線やさまざまなmetrics
    – クラスタリングのモデル評価:外的妥当性や内的妥当性
    – モデルの解釈可能性
    – モデル選択とハイパーパラメータのチューニング
  5. データセットによる演習

講師情報

佐藤 秋彦講師

東京大学教養学部基礎学科数理化学コース卒業

統計検定1級取得

佐藤講師は、企業のコンサルティング・機械学習エンジニアを行いながら、すうがくぶんかにて、各種個別指導をおこなっています。

授業では「数学は自然現象を記述するための人工言語である」という観点を大切にしています。

申し込みから受講開始までの流れ

講座の受講申し込みは、講座HPの申し込みフォームからおこないます。また、クレジットカードのみではありますが、3ヶ月分の受講料をまとめて購入することができます。これにより受講料が割安になります。

公式サイトはこちら

 

株式会社すうがくぶんか:Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】

株式会社すうがくぶんか:Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】

 

Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】は、株式会社すうがくぶんかが運営しているJDLA認定プログラムです。

この講座では、Deep Learningのアーキテクチャ学習に関して基本的なところから学ぶことができます。そこから、普遍性定理や誤差逆転播法といった需要なトピックを中心に理解を深めることを目指しています。

※本講座と別に、Pythonで学ぶ機械学習入門の二講座を修了することで、E資格の受験資格が得られます。

Deep Learning 入門【JDLA E 資格対応】の特徴などについて、詳しく紹介していきます。

特徴

Deep Learning 入門講座の特徴を2つご紹介します。

  • 特徴① オプションでZOOMによる個別指導
  • 特徴② 月ごとに別れたテーマで学習

まず、ZOOMによる個別指導ができる点です。この個別指導はオプションにはなりますが、わからないところを詳しく学ぶことができます。また、初回カウンセリングは無料となっています。

次に、月ごとに別れたテーマを学べる点です。まとまった期間同じテーマで講義が受けられるため、予習復習がしやすくなります。

費用・学習期間・総講座時間

気になる費用・学習期間・総講座時間・教育訓練給付制度についてみていきましょう。

  • 費用:24,500円/月(税込)
  • 学習期間:4ヶ月
  • 総講座時間: 38時間(講義時間)
  • 給付金制度:対象外

学習形態

ZOOMによるオンライン講座です。

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、Deep Learningのアーキテクチャの仕組みや、基本的な部分を数学的に学ぶことができます。

  1. 機械学習の入門
    ・機械学習の概要(教師あり学習・教師なし学習)について説明します。
    ・Pythonの基本的な利用方法を説明します。
    ・機械学習で使われる数学(行列・微分)のついて説明します。
    ・ソフトマックス回帰を元に実際に学習を行います。
  2. 多層ニューラルネットワーク (DNN)
    ・パーセプトロンのアーキテクチャについて説明します。
    ・多層ニューラルネットワークのアーキテクチャについて説明します。
    ・普遍性定理 : 多層パーセプトロンの表現力について紹介します。
    ・勾配降下法について紹介します。
    ・誤差逆伝播法とそのアイディアについて説明します。
    ・正則化について説明します。
    ・プログラミング演習
  3. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
    ・畳み込み層とプーリング層について説明します。
    ・畳み込みニューラルネットワークの順伝播の流れを説明します。
    ・畳み込みニューラルネットワークの誤差逆伝播法について説明します。
    ・プログラミング演習
  4. 再帰型ニューラルネットワーク (RNN, LSTM)
    ・再帰型ニューラルネットワークについて説明します。
    ・再帰型ニューラルネットワークの誤差逆伝播法について説明します。
    ・RNNの勾配消失問題とLSTMについて紹介します。
    ・プログラミング演習
    ・RNN以降で現れる深層学習の応用について概略を説明します。

講師情報

竹川 洋都 講師

東京大学数理科学研究科数理科学専攻 修士卒

指導科目は高校数学・大学数学全般・機械学習です。講師の学生時代には、整数論を中心に数学自体を研究する手段として数学を使用していたとのことです。現在は、数学のおもしろさ、有用性を共有していきたいとと考えています。

申し込みから受講開始までの流れ

講座の受講申し込みは、講座HPの申し込みフォームからおこないます。また、クレジットカードのみではありますが、3ヶ月分の受講料をまとめて購入することができます。これにより受講料が少し安くなります。

公式サイトはこちら

 

株式会社Fusion One(神田AIラーニングセンター):実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)

株式会社Fusion One(神田AIラーニングセンター):実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)

実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)は、株式会社Fusion One(神田AIラーニングセンター)が運営しているJDLA認定プログラムです。

株式会社Fusion Oneは、主にIT技術の育成やシステムの開発をおこなっています。その中で培ったノウハウを、講座にも反映させており実務で役立つ知識を学ぶことができます。

 常時開講されているわけではありませんので、開催日程を公式サイトでご確認ください。 

実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)の特徴などについて、詳しく紹介していきます。

特徴

株式会社Fusion One(神田AIラーニングセンター)の実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)の特徴を2つご紹介します。

  • 特徴①無料で他の講座を受講できる
  • 特徴②少人数制で気軽に質問ができる

まず、無料で他の講座を受講できる点です。本講座を受講することで、神田ITスクール主催の他の講座を無料で受講できます。具体的には、Python超入門講座、AI入門講座、Pythonで作るAI開発の流れ入門講座が対象です。

次に、少人数制で開催される講座となっており、気軽に質問することができる点です。実務で使えるディープランニング講座は定員15名となっており、少人数対面方式の講座となっています。対面で少人数だからこそできる、講師との対話によって理解を深めることができます。

以上が、実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)の特徴です

費用・学習期間・総講座時間

  • 費用:440,000円(税込)
  • 学習期間: 3ヶ月コース(隔週開催)
  • 総講座時間:非公開
  • 給付金制度:対象外

学習形態

学習形態は対面方式とオンラインを選択できます。

対面の場合の会場は、東京都の神田ITスクール内セミナー会場です。

受講の前提知識

  1. プログラミングの基礎知識 【必須】
  2. 数学の基礎知識(微分積分、線形代数、確率・統計)【推奨】

講座内容・カリキュラム

  1. Day1
    Keras(とXGBoost)で回帰分析
    Kerasで手書き数字の分類問題
    確率的勾配降下法 同解答
    変数多項式回帰
  2. Day2
    自動微分
    シンプルな2層のニューラルネット(回帰)
    シンプルな2層のニューラルネット(2値分類)
    シンプルな2層のニューラルネット(分類)
    Simple2Layers YearPrediction 問題
  3. Day3
    アファイン層
    SoftmaxWithLoss層 演習問題
    その他の層
    多層NN(分類)
    最適化法
    最適化法のNNへの適用
    初期値の取り方
    バッチ正規化
    深層モデルのための最適化
  4. Day4
    過学習
    ドロップアウト
    正則化に関する演習
    畳み込み演算
    プーリング演算
  5. Day5
    畳み込み層
    プーリング層
    CNN
    CNN GPU
    Augmentation
    ResNet
    分離畳み込み
  6. Day6
    U-Netによるセグメンテーション
    pix2pix PyTorch
    pix2pix Keras
    MaskRCNN
    LeakyReLU
  7. Day7
    RNN層
    TimeRNN層
    RNNモデル
    双方向RNN
    LSTM層
    LSTM 乗客数予測
    GRU 乗客数予測
    Word2Vec
    ChatBot seq2seq
    ChatBot Attention
    SkipRNN
  8. Day8
    テーブルQ学習 迷路
    DQN CartPole
    DQN Breakout
    方策勾配法 迷路

講師情報

講師情報はありません。

申し込みから受講開始までの流れ

公式サイトのフォームから申し込みます。

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株式会社 Present Square(Deep Square):AIエンジニア育成講座(E資格対応)

株式会社 Present Square(Deep Square):[低コストで実務者育成] AIエンジニア育成講座(E資格対応)

AIエンジニア育成講座(E資格対応)は、株式会社 Present Square(Deep Square)が運営しているJDLA認定プログラムです。

同社はAIを使用した交通量調査や異常検知サービスなどに力を入れており、2021年1月にE資格認定事業者となりました。

講座では、文系人材でも安心して受講可能なうえ、資格取得後のアフターケアも充実しており、法人向け、個人向け講義を開催しています。

AIエンジニア育成講座(E資格対応)の特徴などについて、詳しく紹介していきます。

特徴

株式会社 Present Square(Deep Square)のAIエンジニア育成講座(E資格対応)の特徴を2つご紹介します。

  • 特徴①未経験者を全力サポート
  • 特徴②ビジネス、AI開発両方に強い人材を育成

まず、未経験者を全力サポートする点についてです。E資格受講者の多くはエンジニアや、プログラマーなどの理系人材です。しかし、本講座では、文系人材でも分かりやすい基礎講座から準備しサポートをおこなっています。

次に、ビジネス、AI開発両方に強い人材育成をおこなっている点です。E資格講座はエンジニア向けの講座で、AI開発スキルを伸ばすことができてもビジネス課題を解決できるわけではありません。当講座では、G検定E資格を取得しているAIエンジニアが、ビジネスの課題解決をおこなえるAI人材を育成することを目標としています。

費用・学習期間・総講座時間

法人のみの集合型講義、法人・個人向けの短期集中講義の2種類があります。両方についてご紹介します。

集合型講義(法人のみ)
  • 費用:657,800円(税込)※10人まで受講可
  • 学習期間:4ヶ月(月2回/全8回)
  • 総講座時間:16時間
  • 給付金制度:対象外
短期集中型講義(法人も個人も)
  • 費用:186,450円(税込)
  • 学習期間:3~4日間
  • 総講座時間:約26時間
  • 給付金制度:対象外

学習形態

集合型講義と個人受講によって学習形態が違っています。

  • 集合型講義:ハンズオンまたはオンラインウェビナー
  • 個人受講:オンラインウェビナー

講座内容・カリキュラム

講義内容としては、最先端のAI技術を分かりやすく丁寧に伝え、AIエンジニアとして成長できる講座です。

日程 テーマ 内容
第1回 機械学習(ML) 機械学習基礎、単回帰と重回帰、k近傍法、SVM、決定木、教師なし学習と次元削減、特徴量エンジニアリング、アンサンブル学習
第2回 応用数学 数学(行列・微分・固有値・特異値)、情報理論、統計学・ベイズ統計
第3回 深層学習(DL) ディープラーニング基礎とニューラルネットワーク
第4回 深層学習(DL) 勾配降下法と誤差逆伝播法
第5回 深層学習(DL) 画像認識とCNN、CNNのネットワーク(VGG、GoogleNet等)
第6回 深層学習(DL) 物体検出とセグメンテーション、開発・運用環境技術
第7回 深層学習(DL) 自然言語処理とRNN、LSTM、自然言語処理のネットワーク
第8回 深層学習(DL) 生成モデル、強化学習

※講義3時間(2時間半講義、30分質疑応答・質問等)/回(全8回)+演習・確認テスト
AIジェネラリスト講座、プログラミング(Python)講座、数学・統計学講座、実務向け実践講座は別途オプション(有料)で受講可能。

講師情報

講師情報はありません。

申し込みから受講開始までの流れ

お申し込み・お問い合わせフォームより申し込みができます。

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中部大学 大学院 工学研究科:大学院ディープラーニング講座

中部大学 大学院 工学研究科:大学院ディープラーニング講座

中部大学 大学院 工学研究科:大学院ディープラーニング講座は、中部大学に所属する学生向けの講座です。

JDLAは、日本に優れたAI技術者を増やしたいとの日本政府の意向を受け、大学や高等専門学校を中心に認定にかかる費用を無償化しています。今回はこの『JDLA認定プログラム』認定費用無償化制度を利用し、中部大学大学院工学研究科は同制度第一号の取得となりました。

公式サイトはこちら

 

東京大学 松尾研究室:深層学習 / Deep Learning 基礎講座

東京大学 松尾研究室:深層学習 / Deep Learning 基礎講座

東京大学 松尾研究室:深層学習 / Deep Learning 基礎講座は、東京大学 松尾研究室にておこなわれている学生向けの講座となっています。

この講座は、ディープランニング技術に関する研究会で、教育、セミナー、開発を通じてDeep Learning技術と人材の育成に取り組むことを目的とした講座です。

※東大生と他大学の希望者のみの講座となっています。一般募集はありませんので、受講することはできません。

公式サイトはこちら

 E資格の受験対策講座の選び方

E資格の受験対策講座の選び方

ここまで、数多くのJDLAが認定するE資格の受験対策講座をご紹介してきました。しかし、どの受験対策講座を受講すべきか悩まれると思います。

ここでは、E資格の受験対策講座の選び方について「費用」「学習期間」「学習形態」の3つの項目で解説します。

費用面から選ぶ

E資格の受験対策講座は数多くあり、費用で選ぶこともできます。安価な講座から高額な講座まで幅広い価格帯となっています。ご自身の予算内の講座を受講すると良いでしょう。

また、 教育訓練給付金制度することで受講料の50~70%の補助を受けられる講座 もあります。

各講座のメリット・デメリットをリサーチし、一番費用対効果の良い講座を選んでください。

学習期間で選ぶ

E資格では 学習期間が数日で終わる講座から、数ヶ月に及ぶ講座もあります 。学習期間で選ぶ際は、ご自身の知識量で選ぶと良いです。

ご自身がある程度知識がある場合は、「短期集中型」で最短合格を選びましょう。知識はあるが復習もしたいといった場合や、全く知識がない場合は「長期コース」でゆっくりと理解を深めましょう。そうすることで合格への道が開けてきます。

このように、学習期間で選ぶ際は「知識がどの程度あるか?」によって短期・長期を上手に選びましょう。

学習形態で選ぶ

E資格の講座では、対面講義やZOOMを使用したオンライン講義、eラーニングを使用した講義など、さまざまな学習形態が選択できます。

ご自身の受講環境を踏まえ、一番効率よく学べる学習形態を選択しましょう。

E資格試験の概要

E資格試験の概要

E資格の試験日・会場

E資格の試験日および会場などの概要です。

E資格の試験日程は、年間2回で2月と8月です。また、試験会場は全国の指定会場です。オンライン受験はありません。

受験資格 JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
実施概要 試験時間:120分

知識問題:(多肢選択式・100問程度)

各地指定試験会場にて受験

試験会場 お申込み時に、希望会場を選択
出題範囲 シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題

E資格の受験資格、受験費用

E資格の受験資格は、 JDLA認定プログラムを過去2年以内に修了 していることが条件です。このことから、ここまで紹介した認定プログラムの受講は必須です。

受験費用です。

  • 一般33,300円(税込)
  • 学生22,000円(税込)
  • 会員27,500円(税込)

E資格のシラバス2020年版

シラバスとはE資格試験の出題範囲です。2019年版から改定され、2020年版は以下です。

大項目 中項目 小項目 細項目
応用数学 線形代数 特異値分解
確率・統計 一般的な確率分布 ベルヌーイの分布
マルチヌーイの分布
ガウス分布
ベイズ則
情報理論 情報理論
機械学習 機械学習の基礎 学習アルゴリズム タスクT
性能指標P
経験E
能力、過剰適合、過少適合
ハイパーパラメータ
検証集合 学習データ、検証データ、テストデータ
ホールドアウト法
k-分割交差検証法
最尤推定 条件付き対数尤度と平均二乗誤差
教師あり学習アルゴリズム ロジスティック回帰
サポートベクトルマシン
最近傍法、k近傍法
教師なし学習アルゴリズム 主成分分析
k平均クラスタリング
確率的勾配降下法
深層学習の発展を促す課題 次元の呪い
実用的な方法論 性能指標
ハイパーパラメータの選択 手動でのハイパーパラメータ調整
グリッドサーチ
ランダムサーチ
モデルに基づくハイパーパラメータの最適化
深層学習 順伝播型ネットワーク 線形問題と非線形問題
コスト関数 最尤推定による条件付き分布の学習
出力ユニット ガウス出力分布のための線形ユニット
ベルヌーイ出力分布のためのシグモイドユニット
マルチヌーイ出力分布のためのソフトマックスユニット
隠れユニット ReLUとその一般化
ロジスティックシグモイドとハイパボリックタンジェント
アーキテクチャの設計 万能近似定理と深さ
誤差逆伝搬法およびその他の微分アルゴリズム 計算グラフ
微積分の連鎖率
誤差逆伝搬のための連鎖率の再起的な適用
全結合 MLP での誤差逆伝搬法
シンボル間の微分
一般的な誤差逆伝播法
深層モデルのための正則化 パラメータノルムペナルティー L2パラメータ正則化
L1正則化
データ集合の拡張
ノイズに対する頑健性 出力目標へのノイズ注入
半教師あり学習
マルチタスク学習
早期終了
スパース表現
バギングやその他のアンサンブル手法
ドロップアウト
深層モデルのための最適化 学習と純粋な最適化の差異 バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム
基本的なアルゴリズム 確率的勾配降下法
モメンタム
ネステロフのモメンタム
パラメータの初期化戦略
適応的な学習率を持つアルゴリズム AdaGrad
RMSrop
Adam
最適化戦略とメタアルゴリズム バッチ正規化
Layer正規化
Instance正規化
教師あり事前学習
畳み込みネットワーク 畳み込み処理
プーリング
構造出力
データの種類
効率的な畳み込みアルゴリズム
特徴量の転移
回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク 回帰結合型のニューラルネットワーク 教師強制と出力回帰のあるネットワーク
回帰結合型ネットワークにおける勾配計算(BPTT)
有向グラフィカルモデルとしての回帰結合型のネットワーク
RNNを使った文脈で条件付けされた系列モデリング
双方向 RNN
Encoder-Decoder と Sequence-to-Sequence
深層回帰結合型のネットワーク
再帰型ニューラルネットワーク
長期依存性の課題
複数時間スケールのための Leaky ユニットとその他の手法 時間方向にスキップ接続を追加
Leakyユニットと異なる時間スケールのスペクトル
接続の削除
ゲート付きRNN LSTM
GRU
長期依存性の最適化 勾配のクリッピング
メモリネットワーク Attention
生成モデル 識別モデルと生成モデル
オートエンコーダ VAE
GAN DCGAN
Conditionnal GAN
強化学習 方策勾配法
価値反復法 DQN
深層学習の適応方法 画像認識 VGG
GoogLeNet
ResNet
MobileNet
DenseNet
画像の局在化・検知・セグメンテーション FasterR-CNN
YOLO
SSD
自然言語処理 WordEmbedding
Transformer
Text to Speech WaveNet
スタイル変換 pix2pix
その他 AlphaGo
開発・運用環境 ミドルウェア 深層学習ライブラリ
軽量化・高速化技術 軽量化技術 量子化
蒸留
プルーニング
分散処理 モデル並列
データ並列
アクセラレータ GPU

出典:一般社団法人日本ディープランニング協会, E資格とは.

E資格の難易度・合格率

E資格の難易度・合格率

E資格はAIエンジニアの育成を目的としているため、試験の難易度は高く、専門的と言えます。また、試験時間が120分に対して、設問数が100問程度あり時間的な余裕がないことも合格への難易度が高い要因です。

しかし、合格率が低いわけではありません。 2021年1回目(2021年2月19日・20日に実施)のE資格の合格率は78.44% でした。

この合格率の高さは、E資格を受験するには、必ずJDLA認定プログラムの講座を修了していないといけないためです。つまり、試験問題が簡単なのではなく、JDLA認定プログラムの講座を修了する過程で、ほとんどの人が合格レベルの知識・技術を身に付けているからです。

以下は日本ディープラーニング協会が公開している過去の受験結果を抜粋しました。

過去のE資格試験の全合格率

2020年までの合格率は60-70%でしたが、2021年1回目の合格率は過去最高でした。

過去最高の合格率になった理由は、おそらく2020年にE資格試験が1度しか実施されなかったため、2回目に受験しようとしていた受験者層が2021年に流れ、その分勉強に費やす時間が長かったためでしょう。

開催回 申込者数 受験者数 合格者数 合格率
2018年 342 337 234 69.44%
2019年1回目 396 387 245 63.31%
2019年2回目 718 696 472 67.82%
2020年1回目 1,076 1,042 709 68.04%
2021年1回目 1,723 1,688 1,324 78.44%
科目別の平均得点率

科目別の平均得点率です。

科目 平均得点率
応用数学 69.55%
機械学習 72.14%
深層学習 67.80%
環境開発 78.39%
年代別の合格者数

合格者の年代です。20代と30代で全体の約70%を占めています。

年代 合格者数 全体の割合
10代 5 0.38%
20代 500 37.76%
30代 456 34.44%
40代 260 19.64%
50代 82 6.19%
60代 21 1.59%

E資格は就職・転職に役立つ?

E資格は就職や転職に役立つかと言われれば、役立つと言えます。

E資格では、シラバスに沿って勉強することで、体系的に知識をつけることができます。具体的には、単なる実装ではなく背景理論を理解した上で実装できる「即戦力型」の人材になります。こうしたことから、就職や転職、現在働いている企業でのキャリアアップにつながる資格だと言えるでしょう。

AI関連の職業はこれからも需要が増え続けていくことは間違いないでしょう。AIスキルを体系的に学んで、これから更に活躍していきたい方は「E資格」の取得を目指してみてはいかがでしょうか?

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E資格対応JDLA認定プログラムのまとめ

各講座の比較表を再度掲載しておきます。講座名に公式サイトへのリンクを貼っています。

運営元 講座名 税込費用 目安学習期間 特徴
キカガク 自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース 792,000円
237,600円*
6か月
  • 最大70%の給付金対象
  • 初心者向け
  • 満足度90%
アイデミー Premium Plan E資格対策コース 327,800円
98,340円*
3ヶ月
  • 最大70%の給付金対象
  • 全額返金保証あり
  • 受講者数No.1
エッジテクノロジー(AIジョブカレ) E資格向け対策講座 272,448円 6か月
  • E資格予想問題あり
Study-AI ラビットチャレンジ 入会費20,000円
月3,300円
3ヶ月
  • 最安値
  • 上級者向け
INTLOOP(BOOSTA) AIエンジニア育成E資格取得コース 209,000円 3ヶ月
  • 転職で受講料無料

*キカガクとアイデミーの講座は、どちらも厚生労働省の教育訓練給付金認定講座のため、給付金制度の対象です。

皆さんのE資格合格の一助になれば幸いです。

キカガクの「自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース」の内容とその評判はこちら

キカガクの「自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース」について、講座内容やツイッターで集めた評判・口コミを詳しく紹介しています。

【評判・口コミ】キカガクの自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース!E資格も!

【評判・口コミ】キカガクの自走できるAI人材になるための長期6ヶ月コース!E資格も!

2021年6月27日

G検定の対策講座一覧はこちら

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するディープランニングに関する試験です。

以下の記事でG検定の受験対策講座12社をまとめて紹介しています。

【まとめ】G検定受験対策講座の12社比較!オススメは?評判や口コミも!

【G検定を受けるなら】G検定受験対策講座の12社比較!オススメは?評判や口コミも!

2021年4月24日

データサイエンス/統計学に興味があるならこちら

【比較表あり】データサイエンス/統計学のスクール・通信講座おすすめランキング!評判口コミも

2021年5月23日
【R言語とPythonの比較】どっちが良い?両方?データサイエンス・分析のスクール情報も

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2021年8月12日
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2021年8月13日

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