「非エンジニアが機械学習エンジニアになるための総合演習」とは?

今回は、株式会社◯(まる)が提供する研修「非エンジニアが機械学習エンジニアになるための総合演習」についての紹介です。

弊社では様々なAI研修事業を行なっていますが、その理由や想いについてはこちらのブログをご覧ください。

私たちが中小企業向けAI研修をする理由 / AIの民主化を進める

では早速、機械学習研修の目的や対象者、コンテンツの内容、費用などについてひとつずつ解説します。

機械学習研修の目的

  • 機械学習の概念を基礎から段階的に学び、機械学習モデルを構築できるようになる
  • 日々更新される機械学習に関する情報を自らキャッチできるようになる
  • 中小企業の社内にエンジニアを育成することで、AIプロジェクトを円滑に進められるようになる
  • AI人材として転職するために必要な知識を身につける

機械学習研修の対象者

  • 機械学習初心者(非エンジニアの方、文系の方)、機械学習エンジニアになりたい方
  • 機械学習を基礎から総合的に学びたい方

機械学習研修で使用するツール

研修では、チャットでの質問用にSlackを使用します。

その他、毎週の講義や理解度テストなどにはGoogleが提供している様々なツールを使用します。

  • Slack
  • Googleの各種サービス(Google Form、Google Colaboratory、Googleカレンダーなど)

この研修で使用するツールは、受講者の皆様がそれぞれの企業でプロジェクトを展開する際にも活用できるものだと思います。それぞれ特徴を持ったツールをうまく使い、円滑に情報共有を行うことで研修やプロジェクトをスムーズに進めることができます。

この研修を通して実際にツールを使うことで、受講生の皆様の今後のコミュニケーションの選択肢が増えることも期待しています。

機械学習研修の概要

この研修は1ヶ月間集中的に機械学習について学んでいただくものです。講師とマンツーマンで機械学習に関する座学と、実際に手を動かすコーディングについて学ぶことができます。マンツーマンだからこそ、一人一人のレベルに合わせた対応が可能です。

情報社会になり、誰でも検索したら多くの情報を手に入れられるようになりましたが、「知っている」ことと「使える」ことはまた別の問題です。

この研修は機械学習を「使える」人になるための研修です。

本を読んだり動画を見たりという受動的な学習ではなく、講義動画や講義後の理解度テスト、講師とのやり取りなどを通して知識を深めます。

機械学習研修のコンテンツ

初回メンタリング

まずは研修の進め方や注意点などのオリエンテーションを行います。自分がこの研修を通して何を得たいのか、目標を明確にすることが重要です。ただなんとなく研修を受けるのではなく、目標を持って取り組むことで1ヶ月という限られた期間で最大限の効果を得ることができます。

また、初回メンタリングでは1ヶ月間のスケジュール調整を行います。スケジュールの全体像をつかむことで先を見据えた学習に繋がります。

各種講義動画

講義動画には後述する4項に関する動画と、その他細かな内容が含まれた補助動画があります。4項に関する講義動画は約30分の動画が各6本、合計24本という構成となっています。1週間で1項を終える想定をしています。

第1項:AI理論完全理解

まず1週目の講義ではAIの入り口として、AIの概念や歴史、種類などについて学んでいただきます。

機械学習初心者の方が機械学習エンジニアを目指すためのコースのため、表面的なことをさらっと学ぶのではなく、特に機械学習の種類やディープラーニングの応用については充実した内容となっています。

今までに聞いたことがある内容もここでしっかりと包括的に学び直すことで、これから取り入れる新しい知識をより吸収できる土台が作られます

また、受講者の皆様がそれぞれの企業でAIプロジェクトを展開していく実践場面を意識して、AIプロジェクトの進め方やAI導入時の問題点についても解説します。

第2項:Python基礎

機械学習で用いられるプログラミング言語にはJava、C++、Cなどの汎用性が高い言語の他、PythonやJavaScriptなどがあります。数多くのプログラミング言語がある中でも、Pythonは大量のデータを扱う機械学習のコードでもシンプルでわかりやすく書けるという特徴があり、YouTubeやInstagram、Dropboxなどの身近なサービスにも使用されています。また、Pythonをベースとしたフレームワーク(プログラムを作る際のひな形のようなもの)も充実しているため、初心者でも扱いやすい言語です。

2週目は、そんなPythonの基礎的な内容を学びながら(※)Google Colaboratoryで実際にコードを書いて機械学習開発の感覚を掴んでいきます

(※) Google Colaboratory:インストール不要かつ、すぐにPythonや機械学習・深層学習の環境を整えることが出来る無料のサービス

第3項:AI数学

機械学習を開発する際には、結果に対して「なぜこの結果になっているのか」や「さらに結果をよくするためにはどうすればいいのか」といったことを分析し、修正していく必要があります。機械学習をより深く理解し、精度を上げるためには数学の知識が欠かせません

特に文系の方は数学に苦手意識があるかもしれませんが、現役で専門学校でAI数学を教えている講師がわかりやすく解説するので安心してください。

第3週目のこのカリキュラムでは、AI数学の基礎から数列、微分などについて学んでいただきます。

第4項:機械学習実践

最後の講義では、今まで学んだ知識を踏まえて、実際に機械学習のモデルを構築していただきます。

その際にやみくもにモデルを構築するのではなく、目的の明確化を行い、様々な種類がある機械学習から最適なモデルを選択し、構築したモデルの評価を行うなど、実際に機械学習のモデルを構築する上で必要なステップを実践形式で一通り経験することができます。

実践形式で段階を踏んで経験することはとても重要で、このステップなしで機械学習のモデル構築に挑んでも遠回りになるか、失敗する確率が高いです。料理で例えると、機械学習の知識をつけることは必要な食材を集めること、モデル構築のステップを学ぶことはレシピを手に入れることです。どちらも揃うことで効率的に目的を達成することができます。

各項の理解度テスト

各項の講義の進捗に伴い、理解度を確認するための課題が出されます。

課題はGoogle Formで行い、選択問題やGoogle Colaboratoryで実際にコードを書いていただくものなどがあります。コードを書く場合はパソコンからになりますが、その他の課題はスマホからでも実施可能です。

1回の所要時間はだいたい5〜10分くらいの内容となっています。

1週目 AI理論完全理解:理解度テスト
2週目 Python基礎:理解度テスト

機械学習の分野は日進月歩でどんどん新しい情報が出てきます。すなわち、一度この研修を受けて完了ではなく、適宜新しい情報をキャッチする力も機械学習エンジニアには必要になってきます。

このディスカッションを通して、自ら情報を集めてくる感覚を養い、他の受講生の方と意見交換をすることで情報に対する様々な見方を共有することができます。

チャットコーチング

講師と1対1でのSkack

1ヶ月のサポート期間の間、24時間いつでもSlackを使って講師に質問していただくことができます。

わからないことは自分で抱え込まずに、どんどんアウトプットして解決しましょう。

個人演習サポート

チャットで質問しづらい内容については、毎週1時間(×4週間)ビデオ電話で質問することが可能です。主に、受講生の方が実施に手を動かしてコードを書きながら講師に質問する場合を想定しています。

このスケジュールは初回メンタリング時に相談させていただきます。また、必要に応じて週30分間×2回の追加メンタリングも可能です。

疑問がある場合はなるべく早く解決して、次の講義に進むようにしましょう。

実践課題(ポートフォリオ作成)

最後は実践課題です。これは受講者全員が対象ではなく、ポートフォリオを作成したい方向けの応用的な課題になっています。

社内でのキャリアアップや転職活動で有利になるように、実際に動かすことのできる機械学習モデルを作成します。

機械学習研修の費用

費用は上記のコンテンツを提供し、1ヶ月間のサポートで18万円です。

また、弊社では学生エンジニア集団「AI-Tech-Lab」によるPoC開発を行うサービスも展開しています。機械学習研修を受けていただいた方は、PoC開発の初期費用20万円を免除しています。企業へのAI導入を検討している方は合わせてご確認ください。

▼AI-Tech-Labについてはこちら

【低予算でAI導入】学生エンジニア集団「AI-Tech-Lab」とは?

まとめ

研修の目的や内容、費用についてお分かりいただけたでしょうか?この研修は1ヶ月間で本気で機械学習について学びたい方向けの内容となっています。

初心者だけど機械学習についての知識を身につけたい方、一度挫折してしまった方、機械学習について総合的に学び直したい方は是非ご参加ください。

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