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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)
3月期の受講生受付中。

3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。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

生成AI・機械学習エンジニア育成講座の5つの特徴

  • 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。

  • 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。その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。

  • 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。

  • 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。

  • 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)Slack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。

「学び」だけではなく、「実践」の場を提供

実践の場①副業支援

「生成AI・機械学習エンジニア育成講座」で学ぶだけではなく、学んだことを活かす実践の場として副業を支援します。データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーや分析業務、データサイエンスの教材作成や講師など、さまざまな業務を通して実務経験を積み上げていくことができます。

データサイエンスの副業案件



副業案件の例

データ分析の

テクニカルメンター

社内でのデータ分析推進プロジェクトの技術顧問として、プロジェクトメンバーの相談に乗ったり、技術的指導を実施。

法人企業の

データサイエンス講師

データ活用を推進するための社員のリテラシーの向上やデータ分析の知識・スキルに関する授業を実施。

データ分析による

顧客理解&広告最適化

データ分析による顧客理解を深め、どの層にどのような広告を配信するかの最適化を行う。

企業・教育機関の

アンケート分析

学校法人で生徒や保護者を対象にアンケートの集計やレポーティングを実施。

実践の場②NDSラボ

データサイエンティストが集い、次のステップに成長する場として設立されたNDSラボ(Next Data Scientist Lab)。データミックスやさまざまな企業から出されるPoCプロジェクトにメンバーとして参画し、次世代のデータ分析プロジェクトにチャンレジする場を提供します。


NDSラボの詳細はこちら
データサイエンスのPoCプロジェクト



NDSラボの主な活動

挑戦の機会

次世代PoCプロジェクト

事業で実用化するデータのモデル化にチャレンジしたい方、 新たな AI/IoTセンサーのデータを活用をしたい方など、企画の審査結果に応じてPoCに必要なデータ分析の支援や資金提供も行います。

成長の機会

キャリア研修

データサイエンティストとしてキャリアやスキルをステップアップしたい方向けに、 自身の経験を振り返り、これからのキャリアプランを描き、成長機会となる副業や次世代PoC等もご紹介します。

         

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


  • 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けるようになることを目指す

  • 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。)

  • 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。
生成AI・機械学習エンジニア育成講座のカリキュラム
  • 01ブートキャンプステップ前期 (8週間)

    データ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)

    機械学習や自然言語処理に関わる基礎的な知識を習得することが学習ゴールとなります。

    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設計 / レコメンドシステム実装ラボ など
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 03ベーシックステップ (6週間)

    ディープラーニングのフレームワークであるPyTorchの使用方法からスタートして、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、大規模言語モデル(LLM)について学びます。

    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(CNN、RNN、転移学習)/ ディープラーニングと自然言語処理(Word2Vec、トークン化手法) / 大規模言語モデル(Transformer・BERT・GPT・fine-tuneing, LoRA)
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 04アドバンスステップ (6週間)

    生成AIに関連するフレームワークや技術、その原理を理解する際のトピックを学びます。また、後半は最先端トピックを提示し、インテグレーションステップで取り組むテーマを検討していきます。

    学習内容
    LlamaindexとLangChain / 強化学習入門 / 画像認識や生成AIに関する最新トピック/ リサーチプロジェクト発表会
    授業頻度
    週1回・3時間 予習・復習ほか宿題あり
  • 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書籍や論文にあたりながら、各自でアルゴリズム開発や実験に取り組んでいきます。

    学習内容
    リサーチテーマを設定し、メンターがメンタリングしながらプロジェクトを進める。 [プロジェクトのイメージ] ・Llamaindexを活用した社内文書チャットボット開発 – 多様なアプローチの比較
    ・マルチモーダルな生成AIの将来についての研究
    ・スケーラブルなレコメンドアルゴリズムの性能評価
    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。
資料ダウンロード

生成AI・機械学習エンジニア育成講座3月期申し込み

3月期:土曜日クラス ブートキャンプ 前期 土曜10時スタート、ブートキャンプ後期以降 土曜14時スタート

  • お申込み・ご入金期日
    2024年3月17日(日)
  • スキップ試験お申込み期日
    2024年5月13日(月)
  • スキップ試験受験期日
    2024年5月14日(火)
  • スキップ試験合格者 お申込み・ご入金期日
    2024年5月16日(木)
  • 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。

まずはオンラインで体験&相談

体験講座やワークショップ、キャリアの相談、卒業生との交流など、さまざまな無料オンラインイベントを開催しています。