私はWEBエンジニアをしています。しかし「機械学習」は分野が違い。難しいイメージがあります。Pythonなんだろ？数学Ⅲ使うんだろう？
難しいんだろ？だがしかし、機械学習。それは「AI」が作れるという・・・。「AI」作りたいな・・・。そんな憧れはあります。
おすすめのスクールである「DIVE INTO CODE」には機械学習エンジニアコースがあります。その評判が気になるところです。どんな感じなのでしょう？いや、そもそも「機械学習」が難しいじゃないのか？
「機械学習」は難しい？
オライリーのPythonで始める機械学習、中々難しいなー。コード書いていくだけで大変で、中身が理解できないわ。
機械学習の本を読んでいますが、難しいです。数学が得意でしたが、もうあれから20年以上経っていますし、うろ覚えです。ぱっと染み込んでこないです。
機械学習難しい…わからないことだらけや
数学Ⅲの知識がいるからな・・・。
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースには事前学習が必要
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースには事前学習が必要です。
そして、期間内に終了できない場合は入校が取り消しになります。
えっ？何をやっておく必要があるの？
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースには事前学習の内容は？
Python
- アルゴリズム入門
- Python
機械学習のための数学
- 線形代数
- 微分積分
- Numpy
探索的データ解析
- Jupyter Notebook
- Pandas
- Matplotlib(Seaborn)
- Kaggle EDA
機械学習入門
- オブジェクト指向入門
- オープンデータセット演習
- sklearn
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースのカリキュラムは？
事前学習：プログラムを始める前の基礎
Term1：MachineLearning
Term2：DeepLearning
Term3：EngineerProject
Term1：MachineLearning
Kaggle機械学習フロー
- データ取得
- 前処理
- モデル選択
- ハイパーパラメーター
- 交差検証
- アンサンブル
- グリッドサーチ
- lgbm
- ランダムフォレスト
機械学習スクラッチ
- 回帰について
- 単回帰 / 重回帰
- ロジスティック回帰
- コスト関数
- 最適化
- SVM
- k-means
- 決定木
- クラスタリング
Kaggle機械学習フロー（2回目）
Kaggle機械学習フローの内容、1回目の続きを実施。
Term2：DeepLearning
深層学習スクラッチ（1回目 / NN・DNN）
- NN
- DNN
- CNN
- RNN
Tensorflow
深層学習スクラッチ（2回目 / CNN）
論文実装
- トップカンファレンスの論文のアルゴリズムを理解しモデルを実装します。
- 様々な活性化関数
- チューニング
- バッチ正規化
- ドロップアウト
コンピューターヴィジョン
- CNNスクラッチ
- 画像分類
- 物体検出
- セグメンテーション
- Kaggke
Kaggle 深層学習フロー（1回目）
自然言語処理基礎（1回目）
- Word2Vec
- LSTM
- seq2seq
深層学習スクラッチ（3回目 / RNN）
自然言語処理基礎（2回目）
Kaggle 深層学習フロー（2回目）
Term3：EngineerProject
機械学習をシステムに組み込む際の理解と体験
- API
- テスト
- 再学習
- パイプライン
- A / Bテスト
就職対策
- 模擬面接・模擬技術面接
- 履歴書・経歴書指導
- ポートフォリオ指導
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースの料金は？
機械学習エンジニアコース
| 機械学習コース | 入学金 181,819 円(税抜) + 受講料 798,000 円(税抜) |
2018年8月に経済産業省 第2回「第四次産業革命スキル習得講座」に認定されています。
機械学習エンジニアコースは厚生労働省から「専門実践教育訓練指定講座」に指定されています。
「専門実践教育訓練給付金」および 「教育訓練支援給付金」の対象講座です。
→条件によっては最大56万円のキャッシュバックが受けられます。
第四次産業革命スキル習得講座認定制度ってなに？
「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」は、IT・データを中心とした将来の成長が強く見込まれ、雇用創出に貢献する分野において、社会人が高度な専門性を身に付けてキャリアアップを図る、専門的・実践的な教育訓練講座を経済産業大臣が認定する制度です。
経済産業省のサイトより
「DIVE INTO CODE」機械学習エンジニアコースの受講期間は？
機械学習エンジニアコース
| 機械学習エンジニアコース | フルタイム： 4ヶ月間(木曜以外 10:00~19:00 ) |
「DIVE INTO CODE」【機械学習】評判は？まとめ
「DIVE INTO CODE」の機械学習エンジニアコースの話題よりも、そもそも「機械学習」自体が難しいとう話が多いです。
かくいう私もWEBエンジニアを目指す以前に、AIエンジニアを考えたことがあります。そして即座に断念しました。「数Ⅲ、わからんよ・・・。」
とは言え、真剣に「機械学習を学ぼうとするなら「DIVE INTO CODE」はおすすめです。
理由はこれです。
「DIVE INTO CODE」の機械学習エンジニアコースは、経済産業省 第2回「第四次産業革命スキル習得講座」に認定されています。
そして厚生労働省から「専門実践教育訓練指定講座」に指定されています。
「専門実践教育訓練給付金」および 「教育訓練支援給付金」の対象講座です。
→条件によっては最大56万円のキャッシュバックが受けられます。
無料体験・説明会を公式サイトで予約できます。
機械学習エンジニアコースはオンラインでの受講はできません。
教室でしっかり学ぶことが可能です！
