AI人材育成について

ヒューマンキャピタル展

東芝Nextプランを実現する!
デジタル人材育成 〈AI教育〉

さまざまな業界でAI(人工知能)の活用が期待され、それに伴いAIを活用できる人材への需要が高まっています。

役割別AI人材育成

AI人材の役割は、課題の解決策のひとつとしてAIを選定したり、AI設計、開発、運用など多岐にわたります。
具体的なAI人材の役割は主に3種類に分けられるといわれます。

AIプランナー
 AIアナリスト
AIプランナー

芝大門塾では、AIの基本知識から各AI人材の役割に応じて必要な教育を用意し、体系化しています。

講座体系

講座体系
IoTシステム技術(基礎) UNIX/Linux 操作入門 クラウドコンピューティング概要 データベース基礎 ネットワーク入門 これからはじめるデータサイエンス入門 AI基礎 ~AI人材になるためのはじめの一歩~ SQL基礎 プログラミング導入 Python初級編 データサイエンティスト ベーシックコース データサイエンティスト アドバンスコース SQLを用いた集計・分析 現場で活かせる統計解析実践 Python編 AI・機械学習研修~回帰・分類・レコメンド編 (2日間)~ 機械学習による問題解決実践_Python編 Pythonで学ぶ機械学習~回帰分析とディープラーニング(2日間)~ Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門 機械学習実践コース ディープラーニングハンズオンセミナー PyTorchコース(E資格受験プラン) ディープラーニングハンズオンセミナー TensorFlowコース(E資格受験プラン) AIエンジニアリング講座 JDLA E資格対策講座

AI人材スキル別研修

芝大門塾では、AIの基本知識から各AI人材の役割に応じて必要な教育を用意しています。
非技術者である営業員などに向けたAIの基礎技術を学ぶものから、AIの実践的活用のための技術を学ぶものまで幅広くご用意しておりますので、AI人材を目指す方の現状や立場に応じて研修をお選びいただけます。

AI基本スキル

AI基本スキル
コースコード コース名 学習
期間
概要
TOAI002 AI基礎 ~AI人材になるためのはじめの一歩~ 0.5
AIを用いたビジネス提案、活用を行う方や、AIのシステムの開発に携わる方など、AIを用いたビジネス活用をお考えのすべての方を対象にした講座です。
AIに関する基本知識の理解を行い、活用事例を説明します。

機械学習スキル

機械学習スキル
  コースコード コース名 学習
期間
概要
概要の理解 IBBD001 AI・機械学習研修
~回帰・分類・レコメンド編(2日間)~
2
機械学習の基礎を学び、廉価なAIツールのMicrosoft Azure Machine Learningを実際に使います。
BPAI005 Pythonではじめるディープラーニング実践
画像解析入門
2
機械学習技術の概要と数学的な背景を踏まえ、ニューラルネットワーク(DNN/CNN)の概要を学んでいただきます。実用的なディープラーニング実践力を身に付けることを目指します。
IBBD003 Pythonで学ぶ機械学習
~回帰分析とディープラーニング(2日間)~
2
AIの基礎知識、機械学習、ディープラーニングの理論をPython言語を用いて学びます。演習はディープラーニングで回帰分析を行います。
開発力の習得 BPAI007 機械学習による問題解決実践_Python編 2
SVM(サポートベクトルマシン)などの手法の習得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。
KIAI005 ディープラーニングハンズオンセミナー
PyTorchコース(E資格受験プラン)
3
ディープラーニングを用いた主要技術である、画像処理・時系列解析・自然言語処理を扱います。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。
KIAI004 機械学習実践コース 3
実務と近いデータを取り扱い、基礎から実装までを一気通貫して体系的に学びます。

ビジネススキル

ビジネススキル
コースコード コース名 学習
期間
概要
TOAI004 AI基礎(AIプランナー応用) 0.5
AIビジネスの動向、活用事例を参考にしながら、AIをビジネスで活用するための基本的な流れを理解します。

データ分析スキル

データ分析スキル
コースコード コース名 学習
期間
概要
CGAI001 データサイエンティスト ベーシックコース 5
データサイエンティストとして、ビッグデータをビジネスで活用できることを目的とし、統計解析や分析基盤技術等の関連領域の知識や、ビッグデータ分析を導入するための手順を、網羅的かつ実践的に学習します。
CGAI002 データサイエンティスト アドバンスコース 3
ビッグデータ・アナリティクスの領域における代表的な分析手法と、それら分析結果の解釈と改善方法について、ハンズオンで実践しながら理解・習得します。総合演習ではPoCプロジェクトを題材に、画像解析を活用したデータ分析及び業務改善を提案します。

資格取得研修

AI人材を育成する講座を、日本ディープラーニング協会(JDLA)の認定プログラムを提供する株式会社STANDARDと連携して提供しています。
講座の修了者には、JDLAが実施するエンジニア資格「E資格 (JDLA Deep Learning for ENGINEER)」の受験資格が与えられます。

「E資格」の取得だけを目標にせず、機械学習、ディープラーニングの背景・理論を理解して適切な手法を選択して、実装できることを目標とした研修です。受講後に即戦力となれるよう網羅的なコンテンツで学習いただけます。

資格対応講座「E資格」

資格対応講座「E資格」
コースコード コース名 学習
期間
概要
STAI001 AIエンジニアリング講座+JDLA E資格対策講座 5
ヶ月
即戦力になるために必要な機械学習、ディープラーニングの手法を網羅した講座です。JDLA認定プログラムであるAIエンジニアリング講座のオプション講座も含まれます。AIエンジニアリング講座および本講座の受講の修了により、E資格の受験が可能となります。

※「E資格」については、日本ディープラーニング協会(JDLA)のサイト 別ウィンドウで開きますをご覧ください。
資格試験の詳細についても、日本ディープラーニング協会(JDLA)のサイト 別ウィンドウで開きますをご覧ください。

日本ディープラーニング協会(JDLA)

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