こんな人にオススメ
AI案件を
任されるようになり
実務をこなすための
基礎を身に付けたい方
機械学習・
ディープラーニングなどの
AI技術や数学について
体系的に学びたい方
一歩進んだ
高度な処理を必要としたり
プログラミング経験が
中級以上の方
FEATURE
本コースの3つの特徴
FEATURE1
E資格認定講座
JDLA認定
E資格認定講座
日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供するエンジニア向け（E資格）の認定講座です。
FEATURE2
Microsoft公式認定
日本マイクロソフト社
共同開催
日本マイクロソフト社から公式に認定を受けたデータサイエンティスト育成セミナーとなっています。
FEATURE3
公式Reスキル講座
第四次産業革命
スキル習得講座
経済産業大臣が認定する「第四次産業革命スキル習得講座」の認定講座、厚生労働省指定の「教育訓練支援給付金」の対象講座となっており、最大70%の補助が出ます。
RESULTS
これまでの実績
オンライン・オフライン合わせた
受講者数24000名超え！
受講企業社数70社以上
講義満足度90%
※満足度5段階中4以上の割合
受講企業
※ロゴは使用許可を頂いた一部企業様
reason
キカガクが選ばれる理由
01
圧倒的にわかりやすい講師
キカガクは「教育のプロ集団」です。難しいことをわかりやすく伝えるために徹底した訓練を全員が受けています。講師は正社員のみに絞り、講義の質を維持することを最優先に考えています。
02
手書きの数学とハンズオン形式
従来型のスライドを用いた講義ではなく、手書きやハンズオン形式による習熟度の高い受講生積極参加型の講義
03
実践的なカリキュラム
特定の業界に特化した企業と協力することで、専門的かつ実践的な講義内容を実現
AI を 学 ぶ 全 て の ひ と へ
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- AIに必要な数学をわかりやすく手書きで解説！
- Pythonの基盤から機械学習の実装を体形的に習得できます！
合計9時間分の学習動画
- [キカガク流]脱ブラックボックス講座 初級・中級編
- AIを実務で使うための必須知識
- 統計の基礎、機械学習(重回帰分析)の実践
- AIをビジネスに活用するとは
E-BOOK&研修一覧資料
- 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは
- AIを実務で使うための必須知識
- ディープラーニングの得意な領域
- 会社概要・研修一覧
今すぐ申込みを検討される方へ
points
キカガクの講義の良さ
気軽に質問できる環境
講義中だけではなく、講義前後や休憩時間に
講師・サポーターに質問できる環境
手厚いサポート体制
講師に加え 1〜2名のサポーターを配置しており、
初学者がエラーや疑問点でつまずかないサポート体制
講師と受講生で創り上げる講義
講師から受講生、受講生から講師への
双方向コミュニケーションによる対話型講義
lecturer
講師紹介
取締役副社長
今西 航平IMANISHI KOHEI
大学時代から塾講師として「教育」という道を歩み、教えることに夢中になるくらい、教えることが好きで自信を持っています。多くの方々に、ゴール逆算で考え抜いた実践的なカリキュラムを体感していただきたいです！
研修事業部責任者
酒井 健三郎Kenzaburo Sakai
短期セミナーや数学周りのセミナーを担当しています。教える上で最も大切にしていることは「初学者目線」です。効率よく最短距離で学べるよう、相手が持つ前提知識をしっかりと把握し教えることを大切にしています。
講師/マネージャー
佐川 史弥Fumiya Sagawa
受講される方全員が満足できる講義をお届けしたいと思っています。難しいことはもちろん、基礎的なことこそ単純明快に。一つずつAIの世界へ足を踏み入れ、共に手を取り合いながら学びを楽しみましょう！
新規事業部責任者
西沢 衛MAMORU NISHIZAWA
ディープラーニングやAzure、リテール関連の研修など、幅広い領域を担当しています。人はやればできると信じています。キカガクのセミナーを通して「AI」という広く深い世界への一歩目を踏み出しましょう！
講師/マネージャー
山下 公志郎KOSHIRO YAMSHITA
主に短期セミナーの講師を担当しています。受講生の方々のニーズを理解し、一人一人に合った学び方を提供し、次のステップに進めるように心がけています。ただ教えるだけでなく、「感動する学び」を目指しています。
skill
講座で得られる3つのスキルセット
SKILL01
★☆☆
ディープラーニングの
全体像がわかる
ディープラーニングを学ぶ際の障壁は「何から手を付ければよいかが分からない」ということです。この点について、ディープラーニングの全体像の体系だった地図を得ることができます。ベースとなる手法を理解することは最新動向を自力で追う基礎固めとなります。
SKILL02
★★☆
実践的な
モデルの実装
ディープラーニングの理論の詳細を掴むことで、講義外の内容についても自走力・応用力を身につけることができます。任意の学習済みモデルを実装する力をつけることができ、活躍の幅が広がります。
SKILL03
★★★
網羅的なスキルが
身につく
実装を通して一連の流れを身につけることができ、受講後の活用イメージが湧きます。コスト、性能、その他様々な実務の観点から最適な手法選択とその実装ができるようになります。
curriculum
カリキュラム
- PyTorch コース
- TensorFlowコース
※横スクロールでご覧いただけます
- 予習動画
- １日目
- ２日目
- ３日目
- E資格補講動画
必須
数学の基礎から Python の基礎を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 40分 | イントロダクション |
|
| 50分 | 微分 |
|
| 40分 | 単回帰分析（数学） |
|
| 70分 | Python入門 |
|
| 40分 | 単回帰分析(実装） |
|
| 60分 | 線形代数 |
|
| 50分 | 重回帰分析(数学) |
|
| 70分 | 重回帰分析(実装) |
|
| 30分 | 統計 |
|
| 30分 | 外れ値を考慮した実装 |
|
| 15分 | ビジネス活用 |
|
必須
環境構築からPyTorchの基礎を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-10:00 | イントロダクション |
|
| 10:00-11:00 | 環境構築 |
|
| 11:10-13:30 | ディープラーニングの数学1 |
|
| 13:30-14:00 | ディープラーニングの実装1 |
|
| 14:10-14:40 | プログラミング基礎 |
|
| 14:40-15:20 | ディープラーニングの数学2 |
|
| 15:30-16:50 | ディープラーニングの実装2 |
|
| 17:00-17:30 | ディープラーニングの数学3 |
|
必須
PyTorch で分類、回帰問題の実装と画像分類を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-11:00 | 分類（実装） |
|
| 11:10-13:30 | 回帰（実装） |
|
| 13:30-14:30 | 画像処理（数学） |
|
| 14:40-15:10 | 画像処理（実装） |
|
| 15:10-16:50 | 画像分類 |
|
| 17:00-17:30 | 課題 |
|
必須
PyTorch で時系列解析から文書分類を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-10:30 | 時系列解析（数学） |
|
| 10:40-13:30 | 時系列解析（実装） |
|
| 13:40-14:50 | 自然言語処理 |
|
| 15:00-16:20 | 文書分類 |
|
| 16:30-17:30 | 文章生成 |
|
E資格を受験される方 必須
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 160分 | 数学～線形代数～ |
|
| 85分 | 数学～確率統計～ |
|
| 50分 | 情報理論 |
|
| 90分 | 機械学習～基礎・パーセプトロン～ |
|
| 40分 | 機械学習～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～ |
|
| 15分 | 機械学習〜k-means・最近傍法〜 |
|
| 70分 | 深層学習〜誤差逆伝播法・過学習対策〜 |
|
| 50分 | 深層学習〜最適化〜 |
|
| 80分 | 深層学習〜CNN・R-CNN〜 |
|
| 50分 | 深層学習〜RNN〜 |
|
| 60分 | 深層学習〜生成モデル〜 |
|
| 75分 | 深層学習〜強化学習〜 |
|
| 55分 | 深層学習〜計算グラフ〜 |
|
| 120分 | 深層学習〜NN実装〜 |
|
| 90分 | 新シラバス |
|
- 予習動画
- １日目
- ２日目
- ３日目
- E資格補講動画
必須
数学の基礎からPythonの基礎を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 40分 | イントロダクション |
|
| 50分 | 微分 |
|
| 40分 | 単回帰分析（数学） |
|
| 70分 | Python入門 |
|
| 40分 | 単回帰分析(実装） |
|
| 60分 | 線形代数 |
|
| 50分 | 重回帰分析(数学) |
|
| 70分 | 重回帰分析(実装) |
|
| 30分 | 統計 |
|
| 30分 | 外れ値を考慮した実装 |
|
| 15分 | ビジネス活用 |
|
必須
環境構築から TensorFlow（Keras）で実装（分類）
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-10:00 | イントロダクション |
|
| 10:00-10:50 | 数学演習(テスト) |
|
| 10:50-13:30 | プログラミング演習(テスト) |
|
| 13:30-14:30 | 環境構築 |
|
| 14:40-16:00 | ディープラーニング(数学) |
|
| 16:10-17:30 | ディープラーニング(実装) |
|
必須
画像の取り扱い方から TensorFlow（Keras）で画像分類を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-10:50 | 回帰(実装) |
|
| 11:00-12:00 | 画像処理(数学) |
|
| 13:00-14:30 | 画像処理(実装) |
|
| 14:40-15:40 | 画像分類 |
|
| 15:50-16:20 | 課題 |
|
| 16:30-17:30 | TensorBoardの使い方 |
|
必須
TensorFlow（Keras）で時系列解析と文書分類を学ぶ
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 9:30-10:30 | 時系列解析(数学) |
|
| 10:40-13:30 | 時系列解析(実装) |
|
| 13:40-14:50 | 自然言語処理 |
|
| 15:00-16:20 | 文書分類 |
|
| 16:30-17:30 | 文章生成 |
|
E資格を受験される方 必須
| 時刻 | タイトル | 学ぶこと |
| 160分 | 数学～線形代数～ |
|
| 85分 | 数学～確率統計～ |
|
| 50分 | 情報理論 |
|
| 90分 | 機械学習～基礎・パーセプトロン～ |
|
| 40分 | 機械学習～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～ |
|
| 15分 | 機械学習〜k-means・最近傍法〜 |
|
| 70分 | 深層学習〜誤差逆伝播法・過学習対策〜 |
|
| 50分 | 深層学習〜最適化〜 |
|
| 80分 | 深層学習〜CNN・R-CNN〜 |
|
| 50分 | 深層学習〜RNN〜 |
|
| 60分 | 深層学習〜生成モデル〜 |
|
| 75分 | 深層学習〜強化学習〜 |
|
| 55分 | 深層学習〜計算グラフ〜 |
|
| 120分 | 深層学習〜NN実装〜 |
|
| 90分 | 新シラバス |
|
schedule
開催スケジュール
- PyTorch 通常版
- TensorFlow 通常版
- 反転学習
- チーム学習
※横スクロールでご覧いただけます
| 日程 | 開催時間 | 開催地詳細 | 座席状況 |
| 2020/7/14(火)~7/16(木) | 9:30~17:30 | 受付終了 |
| 日程 | 開催時間 | 開催地詳細 | 座席状況 |
| 2020/8/19(水)~8/21(金) | 9:30~17:30 | ◎ |
| 日程 | 開催時間 | 開催地詳細 | 座席状況 |
| 2020/9/8(火)~9/10(木) | 9:30~17:30 | ◎ |
faq
よくある質問
E資格の次の開催はいつですか。
2020年8月29日(土)に実施を予定していたE資格2020#2は新型コロナウィルス感染症の拡大状況等を踏まえ、中止となりました。次回は2021年2月19日(金)20日(土)実施予定です。詳細は日本ディープラーニング協会の公式ページをご確認ください。
平日 火・金コースのカリキュラムはどうなりますか。
記載カリキュラムの、「1日目(7時間)」が「1日目(3.5時間)・2日目(3.5時間)」となり、3日間が6日間に変更となります。
中止の可能性はありますか。
最少催行人数は３名です。セミナー開始日の２週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。
E資格受験をする際はどのような流れになりますか。
①お申し込みフォームより「E資格受験プラン」でお申し込みください。
②事前学習の後、セミナーをご受講ください。
③セミナー受講後、補講動画をご視聴ください。
④補講動画を修了されましたら、視聴完了フォームからご報告ください。
⑤確認が取れ次第、JDLAに申込コード発行を依頼します。申込コードが届きましたら、ご自身でE資格にお申し込みください。
※大変恐れ入りますが、補講動画の内容に関する質問は原則として受付できませんので、ご了承ください。
オンラインの場合、どのように研修を行いますか。
オンライン研修の受講の仕方についてはこちらをご確認ください。
プログラミング未経験でも受講できますか。
プログラミング未経験者でもわかる予習動画がございます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。
請求書は受講前に発行できますか。
はい、可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。
専門実践教育訓練給付金を利用したいです。
詳細はこちら
専門実践教育訓練明示書はこちら
専門実践教育訓練給付金の利用の手続きは、ご本人で最寄りのハローワークにて進めてくださいますようお願いいたします。以下のリンクにて概要まとめております。詳しい内容は必ずハローワークにお問い合わせください。
https://blog.kikagaku.co.jp/2020/04/01/subsidy-seminar/
ハンズオンセミナープランで受講したが、E資格を受けることは可能ですか。
ハンズオンセミナープランでご受講の方でも、補講動画を視聴いただくことでE資格受験が可能となります。
追加でお申込みの方は、以下のフォームよりお申込みいただいております。
追加費用10万円（税抜）にてご視聴いただけます。
アカウントは通常、お申込み後3営業日ほどで発行されます。
お申し込みはこちら
見積書が欲しいです。
こちらのフォームより必要情報を記入ください。担当者より見積書をPDFでお送りさせていただきます。
受講日が未定なのですが、日付未定でも受講申し込みができるような予約チケット(バウチャーチケット)はありますか。
バウチャーチケットをご用意しております。先払いで購入して頂き、6ヶ月先までの日程に関して自由にお選び頂く事が可能です。詳しくはお問い合わせ窓口にご相談ください。
[email protected]
