AIエンジニア養成コース(機械学習・ディープラーニング)の概要

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いつでも通える!
どんなレベルでもOK!
ジム型プログラミング塾「TechGYM」

月額2万円の「プログラミングライフ」

「テックジム(TechGYM)」は、どんなテクノロジーにも即座に対応できる「自走できるエンジニア」をゴールにした自習形式のプログラマー養成塾です。

どんなレベルからでも始められますので、全くのプログラミング初心者からベテランエンジニアまで、各個人のスキルレベルにあわせて学ぶことができます。

なお、最速でプログラミングスキルの獲得をしたい方にはテックジムのカリキュラムがオススメです。

開催期間にあわせて、好きな時間に好きなだけ、何回でも参加することが可能で、課題を持ち帰ることも可能です。(提携校により開催頻度や開催時間が違います。)

自習を見守るトレーナーは、経験豊富な現役プログラマーです。カリキュラム範囲以外でも、当人の得意分野であれば、技術的な相談相手になってくれますので、「卒業」という概念もありません。会員同士の交流は自由ですので、エンジニア仲間や生涯の仲間を見つける感覚でご参加ください。

まさに、いつでも参加でき、ずっとスキルを磨き続けることのできる「ジム」の要素が「テックジム(TechGYM)」の大きな特徴です。

入会金は3万円(現在は無料)、月額2万円の「プログラミングライフ」をお楽しみください。

もっとも効率的なスキル習得「テックジム方式」とは?

「テックジム方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログラミングに専念できるように設計されたプログラミングのカリキュラムメソッドです。

優れたエンジニアの多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような学び方をしません。
作りたいものを作っていたら、自然に習得できているのです。そして、優れた指導者(メンターや師匠)との出会いがエンジニアとしてのプロフェッショナル性を高めます。

この自発性とプロフェッショナル性を兼ね備えたのが「テックジム方式」です。

授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間を、純粋にプログラミング時間に向けることで、習得効率は飛躍的に向上し、モチベーションも維持できます。

その時点で知らなくていい知識や概念を可能な限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時にはすでに課題を通じて覚えているようなスキル習得の自動化を図ります。

講座で用いるサンプルソースや課題は、最も効率よく学べるように細部に渡って設計されています。

まるで魔法にかかったようにプログラミンスキルが習得できるのが「テックジム方式」の醍醐味です。

こちらはプログラミング経験者または、理系数学を学んでいる方を対象にしたコースです。どちらでもない方はPython基礎コースから始めることをオススメします。

AIエンジニア養成コースの概要

<カリキュラム概要>

第0章「データ分析入門とデータ可視化」
・numpyライブラリ
・scipyライブラリ
・matplotlibライブラリ
・ヒストグラム
・Seriesライブラリ
・Pandas
・DaraFrameライブラリ
・データ分析

第1章 「教師なし学習」
・k-means
・PCA
・ベクトルの演算
・データの類似度
・クラスタリング

第2章 「特徴量エンジニアリング」
・正規化
・標準化
・one-hot-vector
・ダミーコーディング

第3章 「線形回帰」
・2次元データでの回帰分析
・3次元データでの回帰分析
・多次元データでの回帰分析

第4章 「分類問題」
・分類問題の予測方法とその評価基準
・ロジスティック回帰
・決定木

第5章 「ディープラーニング手書き文字認識」
・ディープラーニングの基礎
・パーセプトロン
・シグモイド関数
・行列の計算
・ソフトマックス関数
・手書き文字の認識(MNISTデータセット)
・tensorflow

第6章 「ビッグデータ収集」
・外部のデータ取得、自社のデータ取得
・構造的なデータの取得
・CSV出力
・big queryの使い方
・fluentdの使い方
・flaskプロジェクト
・データの設計方法
・クローラーの開発

第7章 「精度検証」
・回帰、分類の精度検証方法

第8章 「ディープラーニング画像分類器」
・CNN

第9章 「word2vecの作成」
・文章データの分析
・RNN

第10章 「Kaggleにチャレンジ」
・これまで学んだことを活かしてKaggleの問題にチャレンジ

第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」
・混同行列
・性能評価指標
・ROC曲線とAUC
・SVM(サポートベクターマシン)
・ロジスティック回帰での性能評価
・ハイパーパラメータチューニング
・グリッドサーチ
・バギングとブースティング
・交差検証
・k-NN、ロジスティック回帰、決定木、SVM、ランダムフォレスト、勾配ブースティングのモデルを比較
・KFlod法
・Random Seed Averaging
・LightGBM
・重回帰、リッジ回帰、決定木(回帰)、線形SVM回帰

第12章「機械学習でオリジナル画像判定アプリをつくる」
機械学習APIを利用して様々な画像認識を試し、花を判定するアプリを作成します。また、ネットから画像を収集しオリジナルの画像判定アプリの作成に挑戦していただきます。
・Cloud Vision API
・TensorFlow
・ラベル検出、顔検出、ロゴ検出、ランドマーク検出、テキスト検出、画像プロパティ検出、セーフサーチ
・仮想マシンインスタンスの作成
・転移学習
・画像クロール、Pythonアプリ

ご用意いただくもの

ノートPC(Python3をインストールしてください)

GitHubで、サンプルソースを共有いたします。

Pythonが注目されている理由とは?

「少ないコード量で簡単にプログラムがかける」「コードが読みやすい」といったメリットのある言語で、広い分野で使われています。

なかでもPythonは、ディープラーニングのライブラリーが圧倒的に豊富で、「人工知能(AI)をやるならPython」と言われるほどです。

参考)Pythonのライブラリー事例

・tensorflow:ディープラーニングのフレームワーク
・keras:ディープラーニングのフレームワーク
・jupyter:Webブラウザ常で操作できるPythonカーネル
・h5py:h5形式で保存
・Flask:Webアプリのフレームワーク
・scikit-learn 機械学習ライブラリ
・matplotlib:グラフライブラリー
・OpenCV-python:画像処理ライブラリー

世界的に見ても、PythonはJavaやPHPを抜き、1位の人気を博しているプログラミング言語なのです。

また、Pythonは教育用のプログラミング言語としても有能で、最初に学ぶ言語としては最適との評価も高いプログラミング言語です。

とういうのも、誰が書いても同じようなコードになるため、他の人が書いたコードを元に勉強するのが簡単だというわけです。

PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されており、現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。

これからプログラミングを勉強するなら、Pythonしかありえないといっても過言ではありません。

AIコースのあるテックジムスクール一覧

現在、全校、入会金無料です。

テックジム赤坂見附校
テックジム仙台校


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