tech boost(テックブースト)でAIを学ぶ/データサイエンス・機械学習・深層学習
プログラミングスクールの「tech boost(テックブースト)」でAI(人工知能)技術やデータサイエンスの学習を検討している方も多いのではないでしょうか。
文系出身や未経験からスクールを受講して本当に機械学習やディープラーニングを理解できるか心配だったり不安な面もあるかもしれません。
この記事では、テックブーストでAI技術を学べる個別学習や受講料金、AI・データサイエンスコースの内容についても紹介します。
tech boost(テックブースト)ではAIを学べる
テックブーストの個別学習で提供する「イノベーティブターム」ではブロックチェーン、AI、IoTの中から一つを選択して、その基礎知識を得ることができます。
イノベーティブタームとは異なるAI・データサイエンティストコースについても授業の内容を把握しておくとよいでしょう。
AI・データサイエンティストコース
もともとテックブーストでは、前半3ヶ月の基礎編、後半3ヶ月の実践編で学ぶAI・データサイエンティストコースを提供していました。
現在の提供内容については、テックブーストの無料説明会で相談してみましょう。
基礎編
AIの基礎となるスキルを身につけることを目的としたカリキュラムです。
- 頻度統計からベイズ推論へ
- 多変量解析入門
- KPI策定と仮説検定・ABテスト
- numpyとpandas
- scikit-learn/pymc3ツアー
- SQL
- pipeline 基盤
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
実践編
データサイエンス・機械学習コースと深層学習コースのうちいずれか一つを選択して受講します。
a)データサイエンス・機械学習コース
実際のビジネスデータに基づき、機械学習(マシンラーニング)によるデータ分析を行い、ビジネスが直面している潜在的な課題を見出します。
- データ分析
- 他クラス分類
- 回帰予測
- レコメンド・システム
- 逐次ベイズ推論を用いたA/Bテスト
b)深層学習コース
深層学習(ディープラーニング)で解決したいテーマをKaggleから選定し、最新の論文を査読、最適なアルゴリズムを決定・実装します。
- GPGPU/CUDA
- ハイパーパラメタ・オプティマイゼーション
- CNNによる画像認識
- RNN、LSTMによる時系列解析,自然言語処理
- AutoEncoderによる特徴量の圧縮,抽象化
- 性能評価
- Deep Learning最新論文のサーベイ、実装
tech boost(テックブースト)について
テックブーストは、渋谷に教室があるプログラミングスクールです。教室での対面受講だけでなくオンラインでの受講にも対応しており、全国で受講ができます。
テックブーストのスクール概要
スクール名称 | tech boost(テックブースト) |
---|---|
受講方法 | 通学、オンライン |
受講期間 | 3ヶ月〜 |
相談方法 | 無料説明会 |
運営企業 | 株式会社Branding Engineer |
テックブーストを提供するBranding Engineerは、エンジニア向けの転職支援やフリーランス向けのエージェント事業を提供しています。現役エンジニア講師のメンタリングやキャリア相談を受けることができます。
テックブーストの料金
受講スタイル | 月額費用 | 入学金 | |
社会人 | 学生 | ||
通学 | 29,800円 | 269,800円 | 199,800円 |
オンライン | 29,800円 | 184,800円 | 147,800円 |
テックブーストの受講料金は月額29,800円で共通です。受講の仕方が「通学」か「オンライン」か、立場が「社会人」か「学生」かで入学金の金額が異なります。
そもそもAIやデータサイエンスって?
AI(人工知能)とは
AIは、Artificial Intelligenceの頭文字を省略した言葉で日本語で「人工知能」を意味します。学者や団体により定義はさまざまですが、コンピュータに学習させ推論や認識など人間のような振る舞いをさせることを指します。
AI技術のひとつである深層学習(ディープラーニング)により画像認識や音声解析、自然言語処理などの分野で高い精度が期待できるようになっています。
データサイエンスとは
データサイエンスは、データを利用して科学的な発見やビジネス上の課題解決をおこなうことです。データサイエンスは、数学や統計学、情報科学、データマイニングなど複合的な分野と関わります。
まとめ
今回の記事では、tech boost(テックブースト)でのAI学習講座について紹介しました。AI・データサイエンスを本格的に勉強するには、数学・統計・コンピュータサイエンスなど複数の理系知識が必要になってきます。
そのため、機械学習やディープラーニングを使いこなせるようになるには、テックブーストの講座受講に加え足りない部分の自主学習も必要でしょう。
将来的にデータサイエンティストやAIエンジニアを目指すためにはITエンジニアとしての就業経験を積んだうえで転職することも大切です。
転職・就職活動をおこなったうえで現実的なキャリアプランを考えるとよいでしょう。