AI開発エンジニア向けAI開発研修他言語のエンジニアをAI開発者にリスキリング

「エンジニア向けAI開発研修」では、AIの開発に欠かせないPythonからデータ分析やAI開発に必須の各種アルゴリズムを学習します。多言語での開発経験があるエンジニアの方が、AIの開発を学習する場合におすすめの研修です。

期待できる効果

  • Pythonを用いた業務効率化のシステムを実装できるようになる
  • データ集計や視覚化の自動化による業務効率化や高い精度でのデータ分析ができる
  • 多言語を使うエンジニアを短期間でリルキリングできる
研修前
  • 他の開発言語経験のあるエンジニアはいるが、AI開発の知識や技術がなかった
  • AI関連の技術理解が遅れており、自社の技術では部分的にしか対応できなかった
研修後
  • AI開発に必須のスキルを身につけたことで、エンジニアのリスキリングができた
  • 機械学習・ディープラーニングなどの技術が身につき対応できる案件が増えた
さまざまな企業から選ばれています
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エンジニア向けAI開発研修の特徴

  • 特徴1実務に直結するスキルが身につく
    実務に直結するスキルが身につく

    知識をインプットするだけではなく、プログラミングの演習を通じて、実務に直結するスキルを身につけます。

  • 特徴2研修のカスタマイズができる
    研修のカスタマイズができる

    貴社の業務上の課題感や目的に合わせて、カリキュラムや研修スケジュールを柔軟にカスタマイズできます。お気軽にご相談ください。

  • 特徴3研修の成果を可視化できる
    研修の成果を可視化できる

    学習管理システム(LMS)での進捗管理はもちろん、日報、理解度テストの結果、開発した成果物など、様々な角度から研修効果を測定できます。

受講形式

インターネット・アカデミーの研修は、さまざまな形式に対応しています。「基礎はeラーニングで演習は集合研修」「講師派遣とリモートを組み合わせる」など、複数の形式の併用もできますので、お気軽にご相談ください。

  • リモート集合研修
  • 実地での集合研修
  • 講師派遣
  • eラーニング

Web開発会社の開発・マネジメントのノウハウをカリキュラム化現場の実務が研修で学べる

インターネット・アカデミーのグループ会社ではWeb開発・Saasサービスを手掛けています。実務で用いられている開発ノウハウをカリキュラム化し、研修で還元しています。

理解度チェック・アセスメントなど学習効果を可視化できる学習管理システム(LMS)

インターネット・アカデミーの学習管理システム(LMS)では「研修後の知識定着度を可視化したい」「社内報告のためのアセスメントがほしい」など、研修担当者の悩みにこたえる機能を搭載。学習の進捗管理から、さまざまな角度からの研修効果測定が行えます。

  • 研修テーマごとに受講した社員の理解度をダッシュボードで確認できます。
  • テストの結果を元に社員ごとのスコアをグラフで可視化。社内の平均スコアとの比較もできます。
  • 受講態度や理解度といった講師からのフィードバックによる定性評価にも対応しています。

研修カリキュラム

他言語のエンジニアをAI開発者にリスキリング「エンジニア向けAI開発研修」

エンジニア向けAI開発研修では、AIのシステム開発で欠かせないPythonやデータ分析についての知識はもちろん、機械学習やディープラーニングなどを実装するうえで必要な微分、行列、確率統計などの数理知識や各種アルゴリズムを学習します。

機械学習では、基本的な仕組みやアルゴリズムの種類はもちろん、重回帰分析やロジスティクス回帰、クラスタリングなどの機械学習で用いられる様々な手法や、人間の言葉を処理する自然言語処理など、具体的な技術について学習をします。ディープラーニングでは、機械学習との違いや、開発・運用に必要な環境、パーセプトロンやニューラルネットの仕組み、ディープラーニングを支える各種技術について学習します。

この研修は他の言語での開発経験のあるエンジニアの方にもオススメです。

対象者

  • 多言語での開発経験がある方
  • AI開発の技術を体系的に学習したい方

研修の目的

  • AIを活用したシステム開発ができるように、エンジニアに機械学習の知識を身につけさせたい
  • 各種ライブラリを用いて機械学習やディープラーニングの機能を実装できるようにしたい
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Python
項目 内容
基本文法
  • プログラムの書き方
  • 文字列と変数
  • 基本的な演算
  • リストとタプル
  • 辞書と集合
  • 条件文
  • 繰り返し文
関数とオブジェクト指向
  • 関数
  • オブジェクト指向
  • ファイルの読込みと書込み
  • datetimeモジュール
Djangoフレームワーク
  • Djangoフレームワーク
  • データベースの基礎
各種機能の実装1
  • モデルの応用
  • テンプレート
  • フォーム
各種機能の実装2
  • ユーザー認証機能
  • CRUD機能の応用
お問合せフォーム
  • お問合せフォームのユーザー画面
  • お問合せフォームの管理者画面
ECサイト1
  • 検索機能
  • 初期設定とユーザーモデル
  • モデルとセッション
ECサイト2
  • ビューとデザインテンプレート
データ分析基礎
項目 内容
データ分析とは
  • データ分析の流れ
  • データ分析の目的
  • 基本文法
  • データ分析をするときの定番アプローチ
  • 各グラフの使いどころ(ヒストグラム、折れ線、円グラフなど)
Pythonの復習、Pandas
  • 演習:基本処理(変数、文字連結)
  • 演習:リストとループ処理の組み合わせ
  • 演習:関数
  • 演習:ファイルの読み書き
  • Pandasの利用
  • 演習:Pandasを用いた計算
データの取込みから集計までの流れ
  • データの読み込み
  • データの全体像を把握
  • データの結合(ユニオン、ジョイン)
  • データ検算と各種統計量の確認
  • データ集計(月別、商品別)
データの整形
  • データの揺れ
  • データに揺れを残して分析してはいけない
  • 揺れを補正(商品名、金額表記、日付)
  • 顧客名をキーに2つのデータを結合
  • 計算しやすく加工したデータで再計算
  • 演習:データの揺れあり/なしで集計する
データの可視化1
  • 顧客データの読み込みと整形
  • 顧客データの集計
  • 利用履歴データの集計
  • 顧客データと利用履歴データを組み合わせて分析
  • 演習:データを可視化して読み取れる情報
データの可視化2
  • 月別売上の推移を可視化
  • 売上からヒストグラムを作成
  • 都道府県別の売上を集計して可視化
  • 店舗を絞り込んで可視化
  • トグルボタンで地域データを抽出
  • 日付を指定してデータを抽出
仮説に基づいた分析
  • カスタマージャーニーを考えたデータ分析
  • 演習:キャンセル理由の仮説を考える
  • 仮説を検証
  • 特定店舗の売上を可視化(Excel、グラフ)
  • 演習:顧客の行動履歴から退会ユーザーと継続ユーザーの違いを分析
AI(数理知識)
項目 内容
AI概論と活用事例/環境構築/数学基礎と関数
  • 人工知能とは
  • 人工知能の概要
  • 人工知能の活用事例
  • 人工知能になぜ数理知識が必要なのか(微分、行列、統計)
  • Google Colab の用意
  • Numpyの利用
  • 変数と定数
  • 一次関数
  • 指数(累乗と平方根)、対数
  • 多項式関数、三角関数、総和
  • 応用的な関数(ガウス、シグモイドなど)
微分/行列
  • 微分とは
  • 微分の公式、導関数
  • 微分の連鎖
  • 偏微分
  • 最小値問題(最小二乗法、勾配降下法)
  • スカラー、ベクトル、行列
  • 転置行列
  • 単位行列
  • 逆行列
  • ニューロ計算での利用
  • 固有値と統計での利用
統計
  • 統計とは
  • 平均、分散、標準偏差
  • 正規分布と3σ法
  • 条件付き確率とベイズ推定
  • 推定と仮説検定
  • 情報量(エントロピー)
  • 数理知識のまとめ
AI(機械学習)
項目 内容
機械学習の概要/単回帰分析
  • 機械学習とは
  • 人間の思考体系に基づく推論
  • 機械学習の種類(教師あり、なし)
  • 機械学習アルゴリズムの種類
  • 回帰分析の基本概念
  • モデルの導出
  • 評価関数の決定
  • Scikit-learn による実装
  • 演習
重回帰分析/ロジスティクス回帰
  • 重回帰分析とは
  • モデル、評価関数の設定
  • Scikit-learn による実装
  • 時系列データへの適用
  • ロジスティック回帰の基本を解説
  • サンプルコードでロジスティック回帰を試す
  • 教師あり学習による分類
クラスタリング
  • クラスタリングの基本を解説
  • K-means 法
  • サンプルコードでクラスタリングを試す
  • 階層的クラスタリング
  • 演習
決定木とその他の技術/アンサンブル学習
  • 決定木
  • その他の技術(主成分分析,アソシエーションなど)
  • 次元削減への応用
  • バギングとブートストラップ
  • 例題実行による体験
  • 演習
自然言語処理
  • テキストライブラリの準備
  • 形態素解析
  • MeCabの利用
  • TF-IDF値の計算
  • 記事カテゴリの自動判定
AI(ディープラーニング)
項目 内容
概要と環境準備/データ前処理技術/モデルの評価手法/モデルのチューニング
  • 概要と環境準備/データ前処理技術/モデルの評価手法/モデルのチューニング
  • KerasおよびTensorflowとは
  • 可視化
  • データクリーニング
  • 交差検定(クロスバリデーション)
  • 混同行列、適合率と再現率、ROC
  • グリッドサーチ,ランダムサーチ,アンサンブル
  • 演習
パーセプトロン/ニューラルネットの仕組み/体験実習 (MNIST)
  • 多層パーセプトロン
  • 多層構造
  • 活性化関数
  • 誤差評価関数
  • バックプロパゲーション
  • 勾配損失
  • パラメータ(隠れ層数、ユニット数、学習率、バッチサイズ)
  • 公開データベースの利用
  • データの読み込みと加工、準備
  • 学習評価とモデル改良
ディープラーニングの技術概論/CNN
  • 従来技術の課題と概要
  • データ拡張
  • ドロップアウト、オートエンコーダ
  • 画像認識の概要と技術
  • CNNの全体構造
  • 畳み込み(フィルタ)、プーリング
  • 様々なCNNアーキテクチャ(LeNet-5、AlexNet、GoogleNet、ResNet)
  • 転移学習(学習結果の保存と再利用、チューニング)
  • 演習
RNN
  • 構造と基本技術
  • 時系列データへの適用
  • 自然言語処理
  • ベクトルモデルとword2vec
  • 文章生成への利用
  • 演習
文章生成への利用
  • GAN
  • 自然言語処理:BERTとGPT
  • 強化学習
  • 演習

時間数・日程

54時間
※カリキュラム内容や時間数のカスタマイズができますので、お気軽にご相談ください。
※開催日程は貴社のご要望をお伺いしご提案いたします。

料金体系

受講者数や時間数に応じて変動します。また、カリキュラム内容のカスタマイズや講師派遣などのご要望に応じて変動いたします。ご予算にあわせてのご提案もできますので、お気軽にお問い合わせください。

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理解度チェック・アセスメントなど学習効果を可視化できる学習管理システム(LMS)

インターネット・アカデミーの学習管理システム(LMS)では「研修後の知識定着度を可視化したい」「社内報告のためのアセスメントがほしい」など、研修担当者の悩みにこたえる機能を搭載。学習の進捗管理から、さまざまな角度からの研修効果測定が行えます。

  • 研修テーマごとに受講した社員の理解度をダッシュボードで確認できます。
  • テストの結果を元に社員ごとのスコアをグラフで可視化。社内の平均スコアとの比較もできます。
  • 受講態度や理解度といった講師からのフィードバックによる定性評価にも対応しています。

AI基礎系の研修を受けた企業からのコメント

グローリー株式会社社員のIT知識を底上げでき、今後のDX化推進の展望が見えた

結論として、初めてChatGPTを使う方も、すでに試していた方も、それぞれの立場でChatGPTへの理解が深まる研修で、満足度が高かったという印象です。業務中、「ChatGPTを使ってこんなことを調べてみた」といった会話が聞こえてくるようになりました。
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株式会社 横河ブリッジIT技術を活用した業務効率化のアイデアが生まれるようになった

ITリテラシーとAIプログラミングの研修を受講させていただきましたが、AIプログラミング講座は初めて聞く話が多くあり、大変勉強になりました。研修後は、当初の予想をはるかに超えて、社員たちがIT技術を活用し社内の業務効率を向上させるアイデアを提案してくれるようになったのです。
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助成金で費用負担を軽減

インターネット・アカデミーのIT研修では、要件を満たすことで厚生労働省の人材開発支援助成金が利用できます。研修費用に対する経費助成と、受講中の賃金に対する賃金助成の両方が支給されます。

この助成金制度ではいくつかのコースが用意されており、研修目的に合わせて使用できる制度をご提案いたします。

経費助成+賃金助成
※eラーニングの場合、賃金助成は支給されません。
DX人材育成の研修で使える
事業展開等リスキリング支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 75% 960(1人1時間) 1億
大企業 60% 480(1人1時間) 1億
新卒研修など幅広いテーマの研修で使える
人材育成支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 45% 760(1人1時間) 1000万
大企業 30% 380(1人1時間) 1000万円

助成金を使った研修の事例紹介や、貴社が研修を行った場合に支給される助成額シミュレーションも承っています。お気軽にご相談ください。

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IT研修・DX人材育成についてのご相談

法人サービスの電話お問合せ窓口
03-3341-3781
受付時間(平日・土日) 10時-21時

IT人材育成に精通したコンサルタントに無料でさまざまな相談をしていただけます。お気軽にご相談ください。

たとえばこんな相談ができます
  • 人材育成計画を立てるために人材育成の事例などをとりあえず聞きたい
  • 助成金の使い方や、支給額のシミュレーションを知りたい
  • 自社の業務や受講者のレベルにあったカリキュラムを提案してほしい
会社名必須
部署名必須
お名前必須
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