Generative AI & ML Engineer生成AI・機械学習エンジニア育成講座
受講期間:約9ヶ月 受講料:¥1,070,300(税込)
5月期の受講生受付中。
5月期受講生受付中
DXを進める企業が増える中、今後AI(人工知能)や機械学習の使い方がビジネスの世界でますます重要になっていきます。機械学習とは、大量のデータからパターンを学習し予測する技術のことです。機械学習を業務で使うためには、ITシステムに組み込む必要があります。その際、重要になるのは「機械学習エンジニア」という専門家です。
機械学習エンジニアは、ディープラーニングなど既存の機械学習アルゴリズムを使って予測モデルを作ったり、ビジネスのニーズに合わせて新たなアルゴリズムを開発し、ITシステムに組み込んでいきます。また、自分でビジネスの課題を理解して機械学習を適用できる場面を見つける力、そして何より「自ら学び実行する力」が重要です。
この講座では、機械学習エンジニアとして必要なエンジニアリングやデータサイエンスの知識やスキルを学びます。さらに、生成AIをはじめとした新しい技術を「自ら学び実行する力」を身につけます。
Introduction生成AI・機械学習エンジニア育成講座の概要・特徴
機械学習エンジニアとは、機械学習に関するエンジニアリングやデータサイエンスに関する専門知識・スキルを備えたデータプロフェッショナルです。本講座では、機械学習エンジニアとしてキャリアを歩み、「自ら学び実行する力」を身につけることを目指します。
この講座では、機械学習・ディープラーニング・生成AIに関する原理やスキルを学んでいきます。一通りの基礎的な原理やスキルを学んだ後は、自らテーマを設定し、アルゴリズム開発や業務へ応用していく「リサーチプロジェクト」を行います。
生成AI・機械学習エンジニア育成講座の5つの特徴
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表面的なテクニックではなく、学び続ける力にフォーカスしたカリキュラム
機械学習やAIを学ぶ場合、原理原則に立ち返らずにツールの動かし方に終始してしまうことが少なくありません。しかし、表面的なテクニックだけを学んでいては、応用する力が身に付かず継続的なスキルアップが難しくなってしまいます。ブームに流されない足腰の強いMLエンジニアになっていただきたいという想いから、各授業では原理原則に立ち返りながら、アルゴリズムや手法を学べるよう設計しています。
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ビジネスユースケースを使った実践プロジェクトでアウトプットする
機械学習は一度業務に組み込んだら、継続的にメンテナンスする必要があり、運用コストがかかります。その運用コストを上回る効果を得られる適用機会を見出すことが非常に重要になります。そのため、この講座では、ビジネスユースケースを題材にしたプロジェクトを定期的に行います。プロジェクトを通じて、ビジネス視点で機械学習システムを検討・実践する力を養います。
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少人数制のクラス
質問しやすい環境をつくるため、少人数で授業を行っています。講師も一人一人の理解度や強みをしっかりと把握することができます。
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リサーチプロジェクトで「自ら学び実行する力」を身につける
本講座の最終プロジェクトは、自らリサーチテーマを設定し、それまでに学んだ知識・スキルをベースにして、調査からアルゴリズムの改善・開発や実務適用までを行います。この最終プロジェクトを通じて「自ら学び実行する力」を養います。
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習熟と定着を支える3つのフォロー
(1)学習後に実践の機会を提供
副業を通して実務経験を積める機会、次世代PoCプロジェクトへの挑戦の機会を提供します。
(2)チャットでのQAやオフィスアワーでのフォロー
予習・復習の中での疑問点はチャット(Slack)で質問をしていただけます。その他、講師やTAとの1on1セッション(オフィスアワー)もご利用可能です。
(3)学び続けるための卒業生コミュニティ
生成AI・機械学習エンジニアは学び続けなくてはならないプロフェッショナルです。データミックスの卒業生のコミュニティでは、有志の勉強会や各種イベントが企画・開催されています。
講座が目指すゴール
生成AI・機械学習エンジニア育成講座が目指すのは、機械学習やAIに関する確かな知識・スキルと自ら学び実行する力を備えて、ビジネス視点で機械学習の適用機会を判断し、アルゴリズムを実務化できる人材です。
・機械学習やAIに関する技術を継続してキャッチアップし、実務で適用できること
・顧客体験の向上や業務プロセスの効率化の機会を見つけ、適用できること
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MLエンジニアを目指す方Goal Image
機械学習やAIを活用できるMLエンジニアを目指す方
・機械学習エンジニアとして仕事をしていきたい方
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学習時間を確保できる方Goal Image
授業 + 予習・復習の時間を確保
予習・復習のために授業時間とは別に週10~20時間ほどの学習時間を確保できる方。(※プログラミング初学者の方は週10~20時間ほどがかかる場合がありますので、お時間の確保をお願いします。)
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意欲のある方Goal Image
能動的に調査したり試行錯誤する意欲のある方
機械学習エンジニアとして活躍するためには、自ら調査したり試行錯誤する能動的な学習態度が重要です。
Curriculum受講カリキュラム
【受講に際して】
- ・本講座は9ヶ月コースとなっておりますが「スキップ試験」の合格者につきましては、ブートキャンプステップの前期と後期のうち「前期」をスキップし、「後期」から受講可能となります。
- ・スキップ試験合格者の場合の受講期間は、7ヶ月間となります。
各ステップのカリキュラムの詳細です。
※スキップ試験合格者は「ブートキャンプステップ(後期)」からの受講開始となります。-
01ブートキャンプステップ前期 (8週間)
機械学習エンジニアを目指す方に求められるマインドセットや思考法、エンジニアリングやデータサイエンスの基礎スキルを習得することがゴールとなります。
- 学習内容
- Python、SQLによるデータハンドリング / 機械学習アルゴリズムの基礎知識 / エンジニアリングの基礎知識 など
- 授業頻度
- 週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
-
02ブートキャンプステップ後期 (6週間)
レコメンドエンジンの作成を通じて機械学習システムの基本を学びます。
- 学習内容
- 機械学習アルゴリズムの理論 / 大規模データの機械学習と自然言語処理 / レコメンドアルゴリズム / データベースとデータパイプラインUIの設計 / レコメンドシステム実装など
- 授業頻度
- 週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
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03ベーシックステップ (6週間)
ニューラルネットワーク、深層学習、自然言語処理、LLMまでを、理論と実装方法を学びます。
- 学習内容
- PyTorchとニューラルネットワーク / ディープラーニング入門 / ディープラーニングと自然言語処理 / 大規模言語モデルなど
- 授業頻度
- 週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
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04アドバンスステップ (6週間)
MLOpsの基礎を学びます。RAG、マルチモーダルの生成AIなど、発展的な内容を学びます。
- 学習内容
- LlamaindexとLangChain / 強化学習 / 画像認識や生成・マルチモーダル化に関するトピックなど
- 授業頻度
- 週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
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05インテグレーションステップ (5週間)
自らリサーチテーマを設定し、データベース設計、データパイプライン構築、データ分析手法の開発など、各自でデータエンジニアリングプロジェクトに取り組んでいきます。
- プロジェクトの
イメージ -
・企業内データウェアハウスの効率化 – 異なるデータモデリング手法の比較
・リアルタイムデータ処理を活用した顧客行動分析システムの開発
・クラウドベースのビッグデータ解析プラットフォームの性能評価と最適化
- 授業頻度
- 週1回・3時間 集合型メンタリングセッション ※受講者は講義の出席以外にも、プロジェクトのための時間として、課題内容次第で1週間に10時間以上が必要になる可能性があります。
- プロジェクトの
生成AI・機械学習エンジニア育成講座5月期申し込み
5月期は水曜日19時クラスをご用意しています。
- お申込み・ご入金期日
- 2024年5月16日(木)
- スキップ試験お申込み期日
- 2024年7月6日(土)
- スキップ試験受験期日
- 2024年7月7日(日)
- スキップ試験合格者 お申込み・ご入金期日
- 2024年7月9日(火)
- 受講期間(通常)
- 約9ヶ月
- 受講期間(スキップ試験合格者)
- 約7ヶ月
※オンライン受講対応。全国からご参加頂けます。
※受講にお悩みがある方は「無料個別相談」または「オンライン説明会」をご活用ください。
「受講日程・カリキュラム」をご確認の上、お申し込み下さい。
スキップ試験について
生成AI・機械学習エンジニア育成講座受講にあたって、本講座は9ヶ月コースとなっておりますが「スキップ試験」の合格者につきましては、ブートキャンプステップの前期と後期のうち「前期」をスキップし、「後期」から受講可能となります。スキップ試験の受験をご希望の方は試験にお申し込みください。
- 【受験方法】
- オンライン受験
※ 受験は各期1度きりとなります。不合格の場合、翌期に再度スキップ試験お申込みの上、受験いただきます。 - 【スキップ試験対策】
- スキップ試験については、スクール説明資料をご確認ください。
受講生ご自身で 用意していただくもの
ノートPC(スペックはCPU2コア2GHz以上、メモリ8G以上のものを推奨します。)
受講料
- 入学金
- 27,500円(税込)
- ブートキャンプステップ 前期
- 250,800円(税込)
- ブートキャンプステップ 後期
- 192,500円(税込)
- ベーシック・アドバンス・ インテグレーションステップ
- [各] 209,000円(税込)
- 一括申し込み
- 1,070,300円(税込)
※ブートキャンプからインテグレーションまでを一括で申し込まれた方は入学金は無料です。
※体力的・時間的に継続が難しくなった場合は、速やかに講師や事務局にご相談ください。アドバイス・サポートを行います。
※ステップ試験に合格された方は「ブートキャンプステップ後期」からの受講開始となります。
datamix講座紹介制度
Datamix講座紹介制度の内容とお手続きについて、以下の通りご案内します。
- 【制度内容】
- 当該講座を紹介していただいた方に紹介特典を進呈いたします。
※各特典の内容、進呈タイミングについての詳細はこちらからお問合せください。 - 【対象講座】
- ・データサイエンティスト育成講座、気象データアナリスト養成講座、HRアナリスト養成講座、プロダクト・データアナリスト育成講座、生成AI・機械学習エンジニア育成講座、データエンジニア育成講座
- 【紹介者の条件】
- ・どなたでもOK(ただし、被紹介者本人が紹介者になることはできません)
- 【ご紹介を受ける方の条件】
- ・初めて当該講座を申込み、かつ、受講料金が個人負担であること
- 【紹介制度利用手続き】
- ・紹介者の方が「datamix 講座紹介制度 利用申請」を行ってください。
- 【ご注意点】
- ・当紹介制度適用前に行った紹介について、遡って特典進呈はしません。
・当紹介制度適用後の紹介であっても、制度利用申請をせずに行った紹介は、特典進呈対象となりません。
紹介制度についてのご不明点はこちらからお問合せください。
満足保証(返金制度)
生成AI・機械学習エンジニア育成講座のブートキャンプステップから
インテグレーションステップまでを一括で申し込んだ方のみ、
ブートキャンプ終了時にご満足いただけない場合は受講料を返金します。
*ブートキャンプ終了時点でお申し出いただいた場合は、ベーシックステップ以降の受講料を返金します。