Expert AI Course

AIエンジニアになるためのフルタイムコース

7月期受講生募集中

定員10名

6月20日(水)締め切り


AIエンジニアへなることを目的としたプログラムを提供します


DIVE INTO CODEのAIフルタイムコースは、4ヶ月で最先端のAIエンジニアになることを目的としています。

当プログラムはAIエンジニアとして必要な知識、考え方を実践的に学習します。 AIの知識を学ぶ事だけがエンジニアとして、活躍できる条件ではないからです。エンジニアには、知識だけでなく、今までに見たことのない未知の問題を解決するスキルが求められます。 そのスキルはAIの知識だけではなく、設計やコミュニケーション力、課題解決力が含まれています。

当プログラムでは、多くのスキルを身に着け活用し、実際にAIを適用するということに重きをおいています。私達の教育プログラムで、本物のAIエンジニアを目指しましょう。

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AIエンジニアまでの道のり

  • Introduction
  • DIVE INTO CODE Curriculum
  • Job hunting
  • 1.事前テスト/面接など


    事前コーディングテストと面接に合格した方のみ、本コースにご入学できます。

  • 2.事前学習Program


    本Programに入る前の学習です

  • 3.Curriculum


    4Termを600時間以上かけて学習します。

  • 4.CarrierProgram


    転職のためのポートフォリオの作成、雇用パートナーの紹介、企業説明会などの転職対策を行います。

  • 5. 転職活動


    卒業後、専属アドバイザーとともに転職活動を行います。

  • Introduction

    1.事前テスト
    学習にコミットできるかを確認するため、コーディングテストに合格した方のみ事前学習Programにお進み頂けます
    2.就業ヒアリング
    コース修了後のゴールの明確化と、進路の明確化のため、リクルーティングチームとの面談とセミナーを行い、進むべき道を明確にします。
    3.オリエンテーション
    これから3ヶ月共に勉強する仲間と自己紹介やDIVE INTO CODEのシステムについての説明を聞きます。
    • Preparation

      事前学習では、数学、データサイエンスツール、機械学習基礎を自分のペースで学びます。
      事前学習には期間が用意されており、その期間にメンターと共に課題をクリアする必要があります。

  • Curriculum


    プログラムは「Sprint」という2日間単位のサイクルを繰り返して進めて行きます。

      Sprint

    • Session

      講師よりライブコーディングや講義などを生徒の質問やディスカッションを交えてインタラクティブに行います。

    • 課題発表

      課題とペアが発表されます。

    • ペアプログラミング

      ペアプログラミングを行います。課題をペアで解くことによって、自分にはない視点や新たな気づきを得ることができます。

    • Sprint終了Session

      2日のSprintの最後に、コードレビューや質問タイムを兼ねた、Sessionを開催します。

    • 1Sprint終了後は次の日から始まるスプリントに備えて自習を行います。2日で6時間程度の自習時間を予定しています。

    Session以外の学習

    質問
    教室やオンライン掲示板にて質問をすることができます。
    オフィス・アワー
    週に何回か、メンター以外の外部アドバイザーによる相談会
    勉強会/ワークショップ
    例 論文の輪読会、Djangoアプリ作成ハッカソン、コンパイラ入門
    Kaggle
    Kaggleアドバイザーとともに、実務力の育成を図ります。
    コンテスト
    継続的に企業と連携して、アプリ開発コンテストを開催しています。実践に近い問題を解き、実践に近い演習を行います。
    プロジェクト作成
    アプリケーションを現役エンジニアのサポートの元作成を行います。 より良い設計方法、開発方法、自分が知らない技術を使いこなせるようになりましょう。
  • CarrierProgram

    最後のSprintまでやりきれば卒業となります

    DEMODAY
    DEMODAYではプレゼン形式で、これまでの成果を発表します。
    ポートフォリオ作成
    就職/転職活動のため、ポートフォリオを制作しましょう。
    • Job hunting


      就職/転職活動を開始しましょう。あなたのために、キャリアアドバイザーが転職まで送り届けます。
      エンジニア就職後も学び続けましょう。進化し続けるカリキュラムで、自分を成長させ続けることができます。


Curriculum
何を学ぶのか

  • 事前学習

    準備

    事前学習は実際にプログラムが始まる前の準備段階です。 ここでは、実際にプログラムを始める前の確固たる基礎を身に着けます。 事前学習には、最低100時間程度の学習が必要です。

    • 数学
    • -線形代数
    • -微分積分
    • -確率統計

    • データサイエンスツール
    • -Jupyter Notebook
    • -Pandas
    • -Numpy
    • -Matplotlib(Seaborn)
    • -Kaggle EDA

    • 機械学習基礎
    • -機械学習概要
    • -線形回帰
    • -重回帰
    • -検証
    • -過学習/正則化
    • -前処理
    • -オープンデータセット演習
    • -Sklearn
  • Term1

    CS/AI/Python

    Term1では、コンピューターサイエンス(データ構造)、オブジェクト指向、そして探索、推論、プランニングなどのAIの基礎を身に着けます。 Termには、複数のスプリントが含まれており、ペアプログラミングをしながら、課題中心の学習が行われます。

    • CS
    • -データ構造
    • -アルゴリズム

    • Python
    • -テスト
    • -オブジェクト指向

    • AI
    • -探索
    • -推論
    • -プランニング
  • Term2

    MachineLearning

    Term2では、機械学習についてはもちろんのこと、実際のデータでの適用方法、大規模機械学習、クラウド、SQL(DB)を通して、包括的な機械学習の学習を行います。 また、Kaggleアドバイザーと共に行うKaggle演習や実際にアプリケーションとして機械学習の組み込みを学習します。

    • 機械学習
    • -教師あり学習
    • -実際に近いデータの前処理
    • -大規模機械学習
    • -アンサンブル学習
    • -機械学習プロジェクト
    • -チューニング
    • -機械学習運用(再学習やテスト)

    • 機械学習周辺知識
    • -Kaggle
    • -Web
    • -クラウド(Azure,AWS,GCP)
    • -DB(SQL)
  • Term3

    DeepLearning

    Term3ではDNN、RNN、CNNなどの基本的なアルゴリズムと、画像認識などのディープーラニングがよく使用されている分野の学習を行います。 Term3の最後にはTerm2と同じようにKaggle演習や、アプリケーションへの適用、実際のプロジェクトに近い模擬案件、そして論文の読解と実装を行えるように学習を行います。

    • DL
    • -DNN
    • -CNN
    • -RNN

    • DLの適用
    • -音声認識
    • -画像認識
    • -自然言語処理
    • -強化学習

    • DL周辺知識
    • -GPU学習
    • -論文実装
    • -Kaggle演習
    • -模擬案件
  • CarrerWeek

    転職期間



    就職/転職活動を開始しましょう。あなたのために、キャリアアドバイザーが転職まで送り届けます。 エンジニア就職後も学び続けましょう。進化し続けるカリキュラムで、自分を成長させ続けることができます。

更に詳細なシラバスはこちらよりダウンロードできます

Schedule
1日のスケジュール

Sprint1日目

10:00-11:00 Session
ライブコーディング課題発表/ペア決定
11:00-13:00 ペアプログラミング
13:00-14:00 昼食・自由時間
14:00-18:00 ペアプログラミング
18:30-19:00 Session
質問・ヒント・まとめ
19:00-22:00
(オプション)
自習
次回Sprintのためのテキスト学習

Sprint2日目

10:00-10:30 Session
課題・ヒント・質問
10:30-13:00 ペアプログラミング
13:00-14:00 昼食・自由時間
14:00-18:00 ペアプログラミング
18:30-19:00 Session
発表・コードレビュー・質問
19:00-22:00
(オプション)
自習
次回Sprintのためのテキスト学習

Adviser
アドバイザー

Adviser olivie d

  • Kaggle Kernels Master
  • Olivier Grellier

  • Dr in Signal Processing / Freelancer data scientist
    大会記録(ランキング/参加者数):
    Mercari Price Suggestion Challenge - 22/2386 - Silver medal
    Toxic Comment Classification Challenge - 28/4551 - Silver Medal
    Porto seguro's safe driver prediction - 33/5169 - Silver medal
    Expedia Hotel Recommendations - 58/1974 - Silver medal
    BNP Paribas Cardif Claim Management - 128/2926 - Silver medal

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Adviser yifan d

  • Kaggle Master
  • Yifan Xie

  • 航空宇宙科学博士/Arion.ai CEO/KaggleNoobs議長
    大会記録(ランキング/参加者数):
    Quora Question Pairs(2017年) - 上位1%(12位/3307人) - 金賞
    Santander Product Recommendation(2016年) - 上位3%(38位/ 1785人) - 銀賞
    Bag of Words Meets Bags of Popcorn Sentiment Analysis - 上位4%(18位/578人)
    Instacart Market Basket Analysis(2017年) - 上位4%(79位/2623人) - 銀賞

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Adviser futami d

  • Reseacher
  • 二見太

  • 東京大学大学院新領域創造研究科 博士課程 杉山研究室所属 機械学習専攻 金融庁において、法制度の企画立案を担当後、博士課程に進学。 主にベイズ推論を研究をしており、これまでの研究は変分近似やメッセージパッシングアルゴリズムなど。
    受賞歴
    NIPS travel award Advances in Approximate Bayesian Inference
    執筆歴
    AISTATS2018 Variational inference based on robust divergences

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Adviser lee d

  • Data Scientist
  • Ilgu LEE

  • 韓国国家研究所、及び大学院でRobotics, AI, AR (Computer vision)の 研究を行っていました。

    現在はData scientistとしてPactera consulting Japan, Pactera technology JapanのAI businessと組織の運営しています。
    様々な業界のData science 実務経験を共有しながらData science案件向けの人材を育成、発掘するためにDIVE INTO CODEに参加。

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Adviser higae d

  • 機械学習エンジニア
  • Fumiko Bwino HIGAE

  • 研究開発を中心に様々なシステム開発を生業とする『永遠の2年目』フリーランス・エンジニア AIとの運命の出会いは、今は昔、金融機関での与信分析にニューラルネットワークを導入することになった。 当時はだれもやる人がいないかった・・・ なんで私が?という状況の中、周りに聞く人もなく、記憶の断片となった統計さえわからない。 そこで基本に帰り、統計を学び直し、アルゴリズムを理解し、なんとかその場を乗り切った。 これをきっかけに研究開発系システム開発を多く手掛けることになった。 今では、技術記事や書籍を書きつつ、ときどきAIアドバイザをする。 論文は読むだけではなく書かなければならない社会人大学院生でもある。 大好きなオープンソースを読む時間がちょっと無いのがちょっと虚しい今日この頃

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Instructor
講師/メンター

Teacher nakao d

  • 講師/Kaggle Expert
  • 中尾亮洋

  • Ruby on RailsはもちろんAIにも精通し、両コースのメンターを務める。生徒のレベルに合わせて、 ただ教えるだけでなくレベルアップできる課題を与えながら成長を促す。

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Mentor nakamura d

  • メンター
  • 中村俊

  • 東工大大学院機械系修士2年。大学院を休学しインターンをしながら、AIの魅力に惹かれ、機械学習を独学する。 Deep Learningの知見をさらに深めるため、2017年10月にjoin。

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Mentor suzuki d

  • メンター
  • 鈴木達哉

  • 上智大学 修士課程 情報工学専攻 画像系研究室所属
    大学では、全天球画像認識の研究を行っている。 また、DIVE INTO CODEでは、画像タスクにおける機械学習を中心に学生を指導。現場の知識だけでなく、研究を通じて学んだ作り上げるという楽しさを伝えることを強みとする。

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Mentor nishio d

  • メンター
  • 西尾徹朗

  • 東大人工知能サークルに所属し、独学で人工知能について学ぶ。現在強化学習について勉強中。

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Mentor koizumi d

  • メンター
  • 小泉星馬

  • 上智大学 修士課程 理工学専攻
    研究は、計算物理を行なっており、計算手法として機械学習・深層学習などを用いています。 機械学習の他分野への応用などに興味がある方はぜひ語り合いましょう。

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EngineerProject
エンジニアプロジェクト

生徒が自己プロジェクトで作成した例をご紹介します

Ai ep 1 d

  • 超解像スマートフォンアプリの開発

  • このアプリ上で写真をアップロードすると、携帯のアプリ上で、写真の画像を高画質にします。このアプリでは、クラウドではなくスマートフォン上で実行を行います。 動作速度にも気をつけ、ユーザーがストレスなく画像を高画質にできるスピードを目指しています。

    論文実装、CNN、超解像、Andoroid、Tensorflow、TensorflowLite、エッジコンピューティング, Azure

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Ai ep 2 d

  • 対話チャットボットの開発

  • 日本語で動作する対話形式のチャットボットの開発を行いました。

    データ収集、前処理、論文実装、RNN、LineAPI、Azure

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Ai ep 3 d

  • 不正出品検出アラートの開発

  • 一日3万件出品されるサービスをイメージし、不正出品検出アルゴリズムとそのシステム実装を行いました。

    データ収集、前処理、論文実装、CNN、マルチモーダル学習、Azure、AzureBatchAI、Flask

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Feature
Expert AI Couerseの特徴

Icon ai 01

AIの基礎と最先端を学ぶ


機械学習や深層学習だけでなく、AIの基礎である探索や推論、そしてコンピューターサイエンスを学ぶのがDIVE INTO CODEの特徴です。

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プロジェクトベースカリキュラム


ただ書籍を読んだだけでは、実際に使用できるか不安が残ります。 DIVE INTO CODEでは、ToyProblem、模擬案件、Kaggle、論文実装を含めたアプリケーション開発など未知な問題に対応することを想定したカリキュラムになっています。

Icon ai 04

ソフトスキル


AIの知識だけでなく、エンジニアとしての思考やスキルを身に着けます。コミュニケーション能力や未知の問題を解決するための問題解決能力の育成に力を入れています。

Icon ai 02

キャリアサポート


専属アドバイザーが転職までをサポートします。キャリアサポートでは、ポートフォリオの作成、面接対策などの包括したサポートを行います。

FAQ
よくある質問

どのくらいの学習時間が必要ですか
Expert AI Courseは1000時間の総学習時間が必要となります。 この時間は未経験から学習を始めた方がエンジニアとして確実に転職を達成する為の目安時間です。語学や他のスキル修得と同様に、より知識を深く身につけるためにはそれ以上の学習時間が必要となります。
学習はどうやって進めるのですか
フルタイムの10:00-19:00、週6でスクールへ通学いただきます。学習はオンライン学習サービス「DIVER」上のテキストを元にプロジェクトベースの課題へ取り組み理解を深めます。 不明点は「DIVER」上でいくらでも質問が可能です。自習室にはメンターが常駐しておりますので、直接ご質問いただくことも可能です。また、テキストの中でより重要な箇所については講師による授業で理解を深めていただきます。
パソコンスキルが低くても受講は可能ですか
受講可能ですが、ご入校に際し事前課題を突破いただく必要がございます。 ご入校された後はいかに本気で、継続的に学習することができるかが重要となります。 事前課題に関してはこちらからご応募が可能です。

Flow
入校までの流れ

  • Inquiry
  • Exam
  • Interview
  • TrainingProgram
  • 無料説明会

    まずは説明会にて詳細をお伝えいたします

  • 事前テスト

    ご自宅で事前テストを受けていただきます

  • キャリアカウンセリング

    事前テストに合格した方にはカウンセリングを受けていただきます

  • 事前学習コース

    プログラムがスタートしたら、まずは事前学習コースを受講いただきます

  • Term突入

    事前学習コースコースの課題が突破できた方はTrainingProgramにお進みいただけます。

無料説明会

無料説明会に参加して、プログラムの内容の詳細を確認することができます。 こちらのフォームから無料説明会への申し込みができます。




無料説明会申込

事前テスト

ExpertAIコースのカウンセリングの前にテストを実施させていただいております。
申し込みフォームに情報を入れていただきテストを受けるボタンを押していただくことでテストアカウントを発行いたします。

事前テストレベルについて

入校前に100時間程度の学習が必要になります。DIVE INTO CODEの使命はAIエンジニアを輩出することであり、入門レベルの知識はある前提で進めていきます。 また、カリキュラムは自学形式ではなく、進捗を統一して進められます。


テストは複数回受講可能です



お名前
フリガナ
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電話番号

おすすめ教材


※オススメ教材は、テスト合格を保証するものではありません。

Overview
コース概要

Expert AI Courseは3ヶ月間、フルタイムで学ぶコースです。


料金

入会金:200,000円

本コース料金:798,000円

期間

事前学習期間:1ヶ月

プログラム:3ヶ月 10:00~19:00

次回募集

7月期受講生募集中

定員10名

6月20日(水)締め切り