コースの特徴
実践的なスキル習得を重視した、包括的なトレーニングプログラムです
実践重視
理論だけでなく、実際のプロジェクトで活用できる実践的なスキルを習得します
個別サポート
経験豊富な講師による、きめ細かい個別指導とフィードバックを提供します
継続的学習
コース修了後も、最新情報へのアクセスと継続的なサポートを提供します
提供コース
各分野に特化した専門的なトレーニングプログラムをご用意しています
コンピュータビジョンアナリティクス
画像・映像データからビジネスインサイトを抽出する先進的な分析手法を学びます。物体検知、顔認識、シーン理解のアルゴリズムを実装し、品質管理、小売分析、セキュリティなど実務に活用できるスキルを習得します。CNNアーキテクチャ、転移学習、エッジデプロイメント戦略を含む包括的なカリキュラムで、最新のコンピュータビジョン技術を実践的に学びます。
習得できるスキル
対象者
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ソフトウェア開発者、および画像・映像データの分析に関心のある方
感情・センチメント分析
テキスト、音声、画像から感情インテリジェンスを引き出す専門技術を習得します。顧客フィードバック分析、ブランドモニタリング、従業員満足度測定など、多様なビジネスシーンで活用できる実践的なスキルを身につけます。センチメント分類、感情検出、意見マイニングの技術を学び、多言語対応のセンチメント分析モデルの構築方法を習得します。
習得できるスキル
対象者
マーケティング担当者、カスタマーサポートマネージャー、データアナリスト、および顧客体験の改善に関心のある方
エッジアナリティクス・IoTインテリジェンス
ネットワークエッジでのリアルタイム分析技術を学びます。エッジコンピューティング、分散分析、TinyMLを活用し、予知保全、異常検知、自律的意思決定システムの構築スキルを実践的に習得します。エッジコンピューティングアーキテクチャ、連合学習、センサーフュージョン、モデル圧縮など、IoT環境での先進的な分析手法を包括的に学びます。
習得できるスキル
対象者
IoTエンジニア、組み込みシステム開発者、インフラエンジニア、およびエッジコンピューティングに関心のある方
学習形式
効果的な学習のための、多様なトレーニング方法を組み合わせています
実践的プロジェクト
実際のビジネスケースに基づいたプロジェクトを通じて、学んだ技術を即座に適用します。理論の理解だけでなく、実務での応用力を養います。
少人数制指導
少人数のクラスにより、きめ細かい個別指導が可能です。各参加者の理解度に合わせて、丁寧にサポートします。
充実した教材
コース専用の教材、コードサンプル、参考資料を提供します。学習後も参照できる、包括的なリソースを用意しています。
柔軟なスケジュール
参加者の都合に合わせて、トレーニングスケジュールを調整します。業務と並行して、無理なく学習を進められます。
コースに含まれるもの
包括的なサポートにより、確実なスキル習得を実現します
実践的トレーニング
ハンズオンセッションと実務プロジェクト
専門家による指導
経験豊富な講師からの直接指導
充実した教材
コードサンプル、参考資料、ドキュメント
修了証明書
コース修了時の認定証発行
継続サポート
修了後3ヶ月間の質問対応
コミュニティアクセス
卒業生ネットワークへの参加
受講に必要な前提知識
効果的な学習のため、以下の基礎知識を推奨しています
必須スキル
- • Pythonプログラミングの基礎知識
- • データ構造とアルゴリズムの理解
- • 基本的な統計学の知識
- • コマンドラインの基本操作
推奨スキル
- • 機械学習の基本概念
- • NumPy、Pandasの使用経験
- • Gitバージョン管理の知識
- • SQLの基礎知識
注意： 前提知識に不安がある場合でも、ご相談ください。個別の状況に応じて、事前学習のサポートや、カスタマイズされたトレーニングプランをご提案します。