AIプログラミング・Pythonプログラミング・データサイエンティストなど、AIに関する知識を学べるオンラインスクールの受講内容が知りたい！
AIエンジニアリングのスキルは、今や多くの企業で求められる重要なものとなっています。しかし、この分野の知識を身につけるための方法は多岐にわたります。特にAIエンジニア養成スクールは、短期間で実践的なスキルを習得できるとして人気を集めています。ここでは、数あるAIエンジニア養成スクールの受講内容を比較し、それぞれの特徴やメリットについて詳しく解説します。自分に最適なスクールを見つけるための参考にしていただければ幸いです。
↑プログラミングスクール【Winスクール】
・全国各地に教室を展開。最寄りのスクールでプロの講師から直に指導を受けられます。
・自由予約制でご希望に合わせた受講ペースで学習できます。
・オンラインでも対面と変わらず「個人レッスン」で学べます。
Pythonプログラミング講座
Pythonは人気No.1のプログラミング言語です。未経験者でも実際の業務で使用できるレベルまで習得することができます。データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学び、IoTデバイスの制御システムや機械学習システムを構築する上で必要なプログラミングスキルを習得します。
こんな方におすすめ
はじめてプログラミング言語を学ぶ方
データ分析やAIに興味のある方
Python言語を学びはじめて挫折した方
受講内容
Python入門 / 数値と文字列、変数 / データ構造 / 制御構造 / 関数 / モジュール / クラス / プログラムのデバッグ / ライブラリの利用 / 文字列処理 / ファイル入出力 / その他のよく利用するライブラリ / Webからの情報取得
これからデータ分析やAIを学習したい方におすすめ。Pythonは他のプログラミング言語と比べてシンプルなので、初心者でも比較的簡単に学習することができます。注目度の高い「データ分析」や「AI」のシステム構築でもっとも利用される言語なので、IT業界の最先端で活躍したい方におすすめです。
Pythonデータ分析講座
統計学（データサイエンス）に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したさまざまなデータ分析の方法を学習します。
こんな方におすすめ
データサイエンティストを目指す方
データ分析で業務上の課題を解決したい方
Pythonの利用経験がある方
受講内容
Pythonを用いたデータ分析 / 統計に必要な知識 / データの取得方法 / 統計分析の流れ / NumPyを用いたデータ操作 / データの種類 / 尺度の違い / pandasを用いたデータの読み込みと操作 / １変数の基本的なグラフ / ２変数の基本的なグラフ / 質的データの分析 / matplotlibを用いた可視化 / 分布の特徴- ３つの代表値 / 分布の特徴- ５数要約 / 分布の特徴- 散らばりの程度 / 一変数の記述統計 / 分布の特徴- ２つの変数の関係 / 二変数の記述統計 / 標本分布の考え方 / 仮説検定の基本 / 標本問題 / 適合度検定と独立性の検定 / 一元配置分散分析 / 仮説検定 / 線形回帰モデル / 回帰分析 / ベイズ理論 / ベイズの定理の利用 / ベイズ理論の応用 / ベイズ統計の利用
データ分析のスキルで就職や転職が有利に。データ分析のスキルを身につけることで、さまざまな課題を解決することができるようになります。現在、さまざまな業界・業種で「データ分析」ができる人材を強く求めており、この講座でスキルを身につけることで就職・転職がさらに有利になります。
AIプログラミング実習講座
機械学習に適したオープンソースライブラリ（PyTorch、scikit-learn等）を用いた手書き文字認識や画像認識システム構築の実習を通し、AIの基本知識から機械学習システム開発までを学びます。
こんな方におすすめ
AIシステムを構築したい方
最先端のITスキルを習得したい方
Pythonの利用経験がある方
受講内容
人工知能を体験する / 人工知能（AI）概論 / 人工知能とPython / 機械学習の種類とデータの重要性 / AIの制作手法 / 機械学習で利用するPythonライブラリ / データ分析手法 / scikit-learnを用いた機械学習の実装 / PyTorchの基礎 / 機械学習とディープラーニング / PyTorchを用いたニューラルネットワークの実装 / PyTorchを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装 / 画像認識 / AIの利活用 / AIの未来と課題
将来を見据えたAIスキルの習得に最適。ものすごいスピードで進化するAIシステムの構築スキルを習得することは、これからのIT業界で活躍する上で非常に有利です。実践的なカリキュラム内容を個人レッスンで学習できるので、しっかりと身につけることができるからおすすめです。
AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座
経済産業省の「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」の認定講座です。未経験の方でもPython言語でAIシステムを開発し、データ分析ができるスキルを習得できます。
AI・データサイエンス分野でのシステム開発で主に用いられるプログラミング言語「Python」と、AIシステム開発で現在主流となる機械学習ライブラリ「PyTorch」を用いたAIシステム開発の実習に加え、統計学の基礎から応用的な知識習得とPythonを用いたデータ解析システムの構築まで行える講座内容です。
受講内容
Pythonプログラミング：37.5時間（90分×25回相当）
Pythonデータ分析：25.5時間（90分×17回相当）
AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）：31.5時間（90分×21回相当）
修了テスト：1.5時間（90分×1回）
オンラインAIプログラミングスクール Aidemy Premium
AIや機械学習などの最先端技術の習得にとどまらず、それらを活用して目標達成を実現するまでを一気通貫して支援するオンラインコーチングサービス。AIを基礎から学ぶPython特化型プログラミングスクール
AIアプリ開発講座
画像認識を利用した機械学習を用いてWebサービスを作成する講座です。データの取得から、機械学習アルゴリズム、Webアプリの実装までの流れを学ぶことができます。
はじめてのPython
【内容】
Pythonにおける変数と型、条件分岐・繰り返し文について学習します。
【到達目標】
Pythonに用いられる基本文法（出力・型・繰り返し文等）が理解でき、自分自身でもコードを書ける。
Python基礎
【内容】
Pythonにおける複数の値を持つ型、for文によるループ処理、関数、クラス、ライブラリについて学習します。
【到達目標】
Pythonに用いられる文法（複数の値を持つ型、for文、関数、クラス）が理解でき、自分自身でもコードを書ける。
【新】ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）
【内容】
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy（ナンパイ）」の基礎。
【到達目標】
「NumPy」を用いた効率的な科学技術計算の習得
【新】ライブラリ「Pandas」基礎（表計算）
【内容】
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas（パンダス）」の基礎
【到達目標】
「Pandas」を用いた数表や時系列データの計算の習得
【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）
【内容】
matplotlibを用いたデータを可視化する方法。
【到達目標】
折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフを作成の習得
機械学習概論
【内容】
機械学習の基本や精度評価の方法について。
【到達目標】
初歩的な機械学習のアルゴリズムの習得
教師あり学習（分類）
【内容】
正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法について。
【到達目標】
画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの扱い方を習得
データクレンジング
【内容】
機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う。
【到達目標】
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法の習得
スクレイピング入門
【内容】
CNNの実装を概観。
【到達目標】
CNNを用いて手書き文字認識や一般物体認識に挑戦し、精度向上のテクニックや転移学習の実装の習得
ディープラーニング基礎
【内容】
深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムの詳細と実装について。
【到達目標】
DNNを用いて手書き文字認識に挑戦
CNNを用いた画像認識
【内容】
CNNの実装を概観。
【到達目標】
CNNを用いて手書き文字認識や一般物体認識に挑戦し、精度向上のテクニックや転移学習の実装の習得
男女識別（深層学習発展）
【内容】
画像処理を用いて、男性の写真と女性の写真の分類を行う。
【到達目標】
CNNを実際の画像に応用することで、定着を促す
コマンドライン入門
【内容】
Webアプリを公開する上で必要なコマンドラインに関する知識を習得する。
【到達目標】
Webアプリ公開に最低限必要な知識の習得
Git入門
【内容】
バージョン管理システムGitに関する知識を習得する
【到達目標】
Webアプリ開発に最低限必要な知識の習得
Flask入門のためのHTML＆CSS
【内容】
HTML, CSSについての基礎を学習。
【到達目標】
Webアプリ開発に最低限必要な知識の習得
Flask入門
【内容】
PythonのWebアプリフレームワークFlaskの使い方を学習。
【到達目標】
Webアプリ開発に最低限必要な知識の習得
MNISTを用いた手書き文字認識アプリ作成
【内容】
手書きの数字を分類する機械学習モデ ルを作成し、それをWebアプリを用いて展開する。
【到達目標】
Webアプリ開発を行ってみて、技術 の定着を図る
アプリ制作
【内容】
学習した内容を踏まえてWebアプリを作成する。
【到達目標】
自身のポートフォリオとして活用できるアプリを作成し、その過程で学習内容の振り返りを行う
Renderへのデプロイ方法
【内容】
「アプリ制作」にて完成したアプリをWeb上にデプロイする
【到達目標】
自身で作成したアプリを公開できる
学習成果の実践
今までの受講を振り返って、ブログを作成していただきます。
自然言語処理講座
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理を学び、成果物では、クラスタリングを用いた話題の分析モデルなどを作成します。
はじめてのPython
【新】ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）
【新】ライブラリ「Pandas」基礎（表計算）
【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）
機械学習概論
教師あり学習（回帰）
【内容】
正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法について。
【到達目標】
数値予測などを行う「回帰」モデルの扱い方を習得
教師あり学習（分類）
教師なし学習
【内容】
正解ラベルが付いていないデータセットを使って機械学習モデルを作る手法。
【到達目標】
クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法の習得
データクレンジング
データハンドリング
【内容】
機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う。
【到達目標】
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法の習得
自然言語処理基礎
【内容】
自然言語処理の方法について
【到達目標】
文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類に挑戦
ディープラーニング基礎
ネガ・ポジ分析
【内容】
極性辞書を用いて、与えられたテキストがポジティブかネガティブか判定する
【到達目標】
自然言語処理を用いた代表的な分析手法を体験する
日本語テキストの特徴抽出
【内容】
自然言語処理とネットワーク分析により、日本語テキストからトピック（話題）を抽出し特性を把握する方法について
【到達目標】
テキストを定量的に解析し、大量の文書を効率よく正確に把握することに役立たせ、新たな知識の発見や戦略の意思決定をできるようにする
自然言語処理を用いた質問応答
【内容】
機械翻訳や自動要約などの発展的な自然言語処理における深層学習
【到達目標】
ニューラルネットワークモデルを用いた自然言語処理における、前処理、具体的手法を、質問応答システムを作成しながら説明し、実装していく。
学習成果の実践
E資格対策講座
JDLA認定プログラムとして、E資格試験の対策を行います。機械学習、ディープラーニングを中心とした最新技術についての理論を学び、豊富な演習問題で機械学習モデルの実装スキルを磨きます。
はじめてのPython
Python基礎
【新】ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算）
【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化）
数学入門（微分積分）
【内容】
機械学習理論の基礎となる微積分を学習する
【到達目標】
主に微分積分について、基本的な内容を理解できる
数学入門（線形代数）
【内容】
機械学習理論の基礎となる線形代数を学習する
【到達目標】
主に線形代数学について、基本的な内容を理解できる
【2024年度シラバス対応】確率論・情報理論
【2024年度シラバス対応】機械学習概論
【2024年度シラバス対応】教師あり学習（回帰）
【2024年度シラバス対応】教師あり学習（分類）
ディープラーニング基礎
順伝播型ネットワーク
【内容】
深層学習の理論面について解説
【到達目標】
深層学習の基本的な原理を理解できる
【2024年度シラバス対応】深層モデルのための最適化
深層学習のための正則化
【内容】
DenseNet、MobileNetについて学ぶ
【到達目標】
CNNの応用例についての概要を理解できる
CNNを用いた画像認識
【2024年度シラバス対応】自然言語処理基礎
【2024年度シラバス対応】理論から学ぶRNN（回帰結合型ネットワーク）
理論から学ぶCNN
【内容】
JDLAのE資格試験において、アイデミーの基本的なCNNに関する講義で足りない部分を補強的に学習する
【到達目標】
CNNに対する、理論的な理解を深める
深層学習の適用（画像認識）
【内容】
DenseNet、MobileNetについて学ぶ
【到達目標】
CNNの応用例についての概要を理解できる
セマンティックセグメンテーション
深層学習の適用（自然言語処理）
【内容】
Transformer、word embeddingについて学ぶ
【到達目標】
Transformer、word embeddingについての概要を理解できる
Vision Transformer
【2024年度シラバス対応】生成モデル
【2024年度シラバス対応】理論から学ぶ強化学習
距離学習
【内容】
深層学習の学習手法の１つである距離学習について学ぶ
【到達目標】
距離学習の概要を理解できる
深層学習の説明性
【内容】
深層学習に用いられるモデルの判断根拠の可視化や近似手法について学ぶ
【到達目標】
モデルの判断根拠の可視化、近似手法を理解できる
モデル圧縮概論
【内容】
深層学習のモデルのサイズを小さくする手法、処理速度を上げる手法について学ぶ
【到達目標】
モデルの圧縮についての概要を理解できる
分散処理
【内容】
深層学習に演算に用いられるGPU、深層学習の処理時間を短縮する手法を学ぶ
【到達目標】
並列処理についての概要を理解できる
Docker実践
【内容】
開発で用いられるDockerについて学ぶ
【到達目標】
Dockerの概要を理解できる
E資格NumPy問題集
【内容】
深層学習に用いられるライブラリNumPyの実際の使い方を学ぶ
【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
E資格TensorFlow問題集
【内容】
深層学習に用いられるライブラリTensorflowの実際の使い方を学ぶ
【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
E資格修了試験
【内容】
これまでの学習内容の理解度を確認する総括テスト
【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
E資格実技試験
【内容】
これまで学んだ知識を活かし、実際のビジネスの現場を想定した課題を解きます。
【到達目標】
ビジネス上の課題を発見し、課題に対して機械学習モデルを作成して解決できる。
AIエンジニア養成スクールとは？
現代社会において、人工知能（AI）は急速に発展し、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えています。この技術の進化に伴い、多くの企業がAIエンジニアを求めています。しかし、AIの専門知識を持つ人材は不足しており、その需要は今後も増加する見込みです。そんな中で注目されているのが「AIエンジニア養成スクール」です。ここでは、AIエンジニア養成スクールの概要、利点、選び方、そして将来性について詳しく解説します。
AIエンジニア養成スクールの概要
1. AIエンジニアとは？
AIエンジニアは、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの技術を駆使して、AIシステムやアプリケーションを開発・運用する専門職です。彼らはデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアと協力し、複雑な問題を解決するためのアルゴリズムを設計・実装します。
2. AIエンジニア養成スクールの目的
AIエンジニア養成スクールは、AIエンジニアとしてのスキルを身につけたい人々に対して、体系的な教育プログラムを提供します。これにより、初心者から経験者まで、幅広い層がAIの知識を深め、実践的なスキルを習得することができます。
3. カリキュラムの構成
AIエンジニア養成スクールのカリキュラムは、多岐にわたるトピックをカバーしています。一般的なカリキュラムの例を以下に示します。
- 基礎数学・統計学: AIの理論的基盤を理解するための数学や統計学の基本を学びます。
- プログラミング: PythonやRなど、AI開発に必要なプログラミング言語を習得します。
- 機械学習: 機械学習のアルゴリズムとその応用について学びます。
- ディープラーニング: ニューラルネットワークの構築やトレーニング方法を学びます。
- データ処理: 大規模データの収集、クリーニング、前処理の方法を習得します。
- プロジェクトベースの学習: 実際の問題を解決するためのプロジェクトに取り組み、実践的なスキルを磨きます。
AIエンジニア養成スクールの利点
1. 専門的な知識の習得
AIエンジニア養成スクールでは、専門家による指導のもと、最新の技術や理論を学ぶことができます。独学では得られない深い知識を体系的に習得できる点が大きな利点です。
2. 実践的なスキルの習得
多くのスクールでは、理論だけでなく実践的なスキルの習得にも重点を置いています。プロジェクトベースの学習やインターンシップを通じて、実際の業務に即したスキルを身につけることができます。
3. ネットワーキングの機会
スクールにはさまざまなバックグラウンドを持つ受講生が集まります。そのため、同じ志を持つ仲間とネットワーキングを広げることができ、将来的なキャリアのサポートや情報交換の場としても役立ちます。
4. キャリアサポート
多くのAIエンジニア養成スクールでは、就職支援やキャリアコンサルティングを提供しています。履歴書の作成や面接対策、企業とのマッチングなど、就職活動をサポートするサービスが充実しています。
AIエンジニア養成スクールの将来性
1. AIの需要拡大
AI技術は今後ますます進化し、その応用範囲も広がると予想されています。医療、金融、製造業、サービス業など、さまざまな業界でAIの導入が進む中、AIエンジニアの需要は今後も高まり続けるでしょう。
2. 新たなキャリアパスの創出
AIエンジニア養成スクールを通じて得られるスキルは、多岐にわたるキャリアパスを開拓する上で重要です。AIエンジニアとしてのキャリアだけでなく、データサイエンティスト、リサーチャー、AIプロダクトマネージャーなど、さまざまな職種への道が開けます。
3. 継続的な学習の重要性
AI技術は日々進化しています。そのため、AIエンジニアとして成功するためには、継続的な学習が欠かせません。AIエンジニア養成スクールでの学びを基盤に、自ら学習を続ける姿勢が求められます。
AIエンジニア養成スクールは、AI技術を学びたい人々にとって非常に有益な教育機関です。専門的な知識と実践的なスキルを習得し、キャリアを築くためのサポートを受けることができます。AIの需要がますます高まる中で、AIエンジニア養成スクールは今後も重要な役割を果たすでしょう。興味を持った方は、ぜひ自分に合ったスクールを選び、AIの世界に飛び込んでみてください。
AIエンジニア養成スクール選択のポイント
近年、人工知能（AI）の技術が急速に進化し、それに伴いAIエンジニアの需要も急増しています。しかし、AIエンジニアになるためには専門的な知識とスキルが必要です。そのため、多くの人がAIエンジニア養成スクールに通うことを選択しています。しかし、どのスクールが自分に最適かを判断するのは容易ではありません。ここでは、AIエンジニア養成スクールの選び方のポイントを詳細に解説します。
1. カリキュラムの内容
1.1 基礎から応用までの幅広いカリキュラム
AIエンジニアになるためには、まず基礎的な知識をしっかりと学ぶことが重要です。プログラミング言語（Pythonが主流）、数学（特に線形代数や微積分）、統計学などの基礎を網羅しているカリキュラムを選びましょう。その後、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの応用的な分野に進むことが理想的です。
1.2 実践的なプロジェクト
理論だけでなく、実際に手を動かしてプロジェクトを行うことが非常に重要です。プロジェクトを通じて、実際のデータを扱い、モデルを構築し、評価するスキルを身につけることができます。特に、業界で使われているツールやライブラリ（TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど）を使ったプロジェクトが含まれているかを確認しましょう。
1.3 最新の技術トレンドに対応しているか
AIの分野は非常に速いペースで進化しています。そのため、最新の技術やトレンドを取り入れているカリキュラムかどうかも重要なポイントです。例えば、最近では生成モデル（GANやTransformerなど）や強化学習、Explainable AI（XAI）などが注目されています。
2. 講師の質
2.1 実務経験のある講師
AIエンジニア養成スクールの講師が実務経験を持っているかどうかは非常に重要です。実際の業務で直面する課題や、その解決方法を知っている講師から学ぶことで、より実践的なスキルを身につけることができます。
2.2 教育経験
実務経験だけでなく、教育経験も重要です。教えるスキルが高い講師は、難解なコンセプトを分かりやすく説明し、受講生が理解しやすいようにカリキュラムを構築します。講師の教育経験や過去の受講生の評価を参考にしましょう。
3. スクールの評判と実績
3.1 受講生のレビューや評価
過去の受講生のレビューや評価を確認することで、そのスクールの実際の質を知ることができます。ポジティブな評価が多ければ、そのスクールは信頼できる可能性が高いです。ただし、ネガティブな評価も必ず確認し、どのような問題があったのかを理解することが重要です。
3.2 就職実績
スクールの卒業生がどのような企業に就職しているかも重要な指標です。大手企業や有名なスタートアップ企業に多くの卒業生が就職している場合、そのスクールは高い評価を受けていると言えるでしょう。
4. サポート体制
4.1 就職支援
AIエンジニア養成スクールの中には、就職支援を提供しているところもあります。履歴書の書き方や面接の練習、企業とのマッチングなど、就職活動をサポートしてくれる体制が整っているか確認しましょう。
4.2 学習サポート
受講中に分からないことがあった場合にサポートを受けられるかどうかも重要です。個別指導やメンター制度、オンラインでの質問対応など、学習をサポートする仕組みが整っているスクールを選びましょう。
5. 費用と期間
5.1 費用対効果
AIエンジニア養成スクールの費用は決して安くはありません。しかし、費用対効果を考えることが重要です。高い費用を支払っても、それに見合ったスキルや知識を得られるのであれば、投資として価値があります。費用と得られる内容を比較検討しましょう。
5.2 学習期間
学習期間もスクール選びの重要なポイントです。短期間で集中して学ぶことができるコースもあれば、長期間にわたってじっくり学ぶコースもあります。自分のライフスタイルや学習ペースに合ったコースを選びましょう。
6. オンラインかオフラインか
6.1 オンライン学習のメリット
オンライン学習は、自分のペースで学べるというメリットがあります。場所や時間に縛られず、柔軟に学習を進めることができます。また、世界中の優れた講師から学ぶことができる点も魅力です。
6.2 オフライン学習のメリット
一方で、オフライン学習には対面での学習のメリットがあります。直接講師に質問できる環境や、他の受講生との交流を通じてモチベーションを維持しやすい点が挙げられます。自分の学習スタイルに合った形式を選びましょう。
7. スクールの文化と雰囲気
7.1 スクールのコミュニティ
スクールのコミュニティやネットワークも重要な要素です。受講生同士の交流が活発で、情報共有や協力が行われている環境は学習効果を高めることができます。また、スクールが提供するイベントや勉強会に参加することで、より深い知識を得ることができます。
7.2 スクールのビジョンやミッション
スクールのビジョンやミッションが自分の価値観と合っているかどうかも重要です。自分が目指す方向性とスクールの方針が一致していると、より充実した学習体験を得ることができるでしょう。
まとめ
AIエンジニア養成スクールを選ぶ際には、カリキュラムの内容、講師の質、スクールの評判と実績、サポート体制、費用と期間、学習形式（オンラインまたはオフライン）、スクールの文化と雰囲気など、さまざまな要素を総合的に判断することが重要です。自分の目標やライフスタイルに合ったスクールを選び、効果的に学習を進めることで、AIエンジニアとしてのキャリアを築く第一歩を踏み出しましょう。
