機械学習エンジニアコース

機械学習エンジニアになるためのフルタイムコース

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機械学習エンジニアとして就業することを目的としたプログラム


DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは、4ヶ月で自立自走できる機械学習エンジニアになることを目的としています。

当プログラムでは、ただ知識を学ぶのではなく、実務から逆算した本当に必要なスキルを学びます。 私達の教育プログラムで、実務に通用する機械学習エンジニアを目指しましょう。

経済産業省認定 第四次産業革命スキル習得講座

最大40万円キャッシュバック

「機械学習エンジニアコース(旧:エキスパートAIコース)」が、開講から1年半のサービス提供や卒業生の機械学習エンジニアとしての就職実績が評価され、2018年8月に経済産業省 第2回「第四次産業革命スキル習得講座」に認定されました。 さらに, 厚生労働大臣より「専門実践教育訓練講座」に指定され、「専門実践教育訓練給付金」および「教育訓練支援給付金」の対象講座にも指定されました。
2018年10月1日以降の受講生は一定の要件を満たす場合, 最大40万円キャッシュバック。 詳細はこちら。

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機械学習エンジニアまでの道のり

  • Introduction
  • Curriculum
  • Job hunting
  • 1.入校


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

  • 2.カリキュラム

    • 事前学習

      本コースに入る前の学習です。

    • 本コース

      3Termを600時間以上かけて学習します。

    • 就業Term

      ポートフォリオの作成、パートナーのご紹介、就業説明会などを行います。

  • 3. 就職活動


    卒業後、専属キャリアアドバイザーとともに就職活動を行います。

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

    • 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

    MachineLearning

    Term1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
    • -教師なし学習
    • -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)
  • Term2

    DeepLearning

    Term2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ー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
    • -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
  • Term3

    EngineerProject

    Term3では、今まで学んできたことをもとに、実務を想定したエンジニアプロジェクトを行います。ここでは新しい技術を学んだり、 システムを機械学習に組み込む際に考えないといけないことなどを学習しながら、実際のエンジニアのような体験をします。

    • -分散処理、運用、テスト
    • -設計
    • -ログ設計
    • -機械学習パイプラインの構築
    • -機械学習アプリケーションの作成(システムに機械学習を組み込む/Web/API/DB システム設計、ログ設計)
    • -機械学習アプリケーション運用テスト(性能のモニタリング/A/Bテスト/バージョン管理)
    • -論文から実装する力
  • CarrerWeek

    就職期間



    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就業まで送り届けます。 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。

  • 更に詳細なカリキュラムはこちらよりダウンロードできます

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具体的な学習方法をカウンセリングで体験してみませんか?

品質保証制度

  • 卒業後のアフター保証

    DIVE INTO CODEクオリティギャランティ

    私たちは、きちんと現場で活躍できるエンジニアの輩出にコミットします。 そのため就業へのメンタリング、個人プロジェクトコンサルティング、質問サポートを卒業後も半年間継続して行います。 尚自習室の利用や、勉強会、ハッカソン等の参加はそれ以降も継続して行うことができます。

  • 就業実績

    • 高橋 宏治さん

      就業先:GVA TECH株式会社

      34歳、俳優から機械学習エンジニアへ転身

      将来性もなく、このままこの仕事を続けていって良いのかという不安から、DIVE INTO CODEに入校。
      Python、数学に始まり、機械学習・深層学習。さらに自然言語処理まで学べたことが自信になり、 機械学習エンジニアとして就業することができた。

    • 李 月煕さん

      30歳社会人、本気で機械学習を学ぶためにDICに入学。大学職員からの転身

      本気で機械学習を学ぶために、DIVE INTO CODEに入校。
      数学、プログラミング知識が前提として必要だったため最初は不安だったが、 継続して学習することで理解を進めることができた。
      DICには背中を押してくれる環境があり、30歳を超えても機械学習エンジニアに転身できた。

    Schedule
    1日のスケジュール

    • 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。

      • Session

        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。

    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

    • Kaggle Master Yifan Xie


      KaggleNoobs議長/Arion.ai CEO
      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

    • Kaggle 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

    • 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

    • 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

    Teacher
    講師

    • 代表講師(Kaggle Expert)

      清水 亮洋

      主にDIVE INTO CODEで教育を行い、さらに現場での知識を還元するため機械学習エンジニアフリーランスとして働いています。
      また私も今、トップカンファレンスであるCVPRに論文を通すために日々精進しています。
      この業界では常に学び続けることが必要です。一緒に頑張っていきましょう!

    Mentor
    メンター

    • 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。

    • 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。

    • 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。

    • 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。

    • メンター 遠藤 祥子


      機械学習エンジニアコースの受講生は、週6日間ほぼ12時間近くストイックな環境に身をおいて自律自走しています。
      彼らのそばで、ペアプロをしたりご飯を食べたり、生活を共にしているような気持ちで過ごしています。

    EngineerProject
    エンジニアプロジェクト

    受講生が自己プロジェクトで開発した実例をご紹介します

    • 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

    • 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

    • 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

    • ニューラルイメージキャプショニング NICの開発


      静止画像データを入力として、その画像の日本語の説明文(キャプション)を出力してく れるニューラルネットワークを用いたモデルを開発。

    Feature
    機械学習エンジニアコースの特徴

    • 機械学習や深層学習を学ぶ

      最先端の機械学習や深層学習アルゴリズムをライブラリで実装できるようになるだけではありません。
      それらのアルゴリズムをスクラッチで実装し、きちんとした基礎を身につけます。

    • 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。

    • ソフトスキル

      機械学習の知識だけでなく、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。

    • 就業サポート

      専属アドバイザーが就業までをサポートします。就業サポートでは、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。

    Flow
    入校までの流れ

    • Inquiry
    • Exam
    • Interview
    • Curriculum
    • 無料カウンセリング

      キャリア、エンジニアという仕事、DIVE INTO CODEについてお話しします。

    • 事前テスト

      未知の問題に取組む姿勢やモチベーションの高さなどを重視して選考をさせていただきます。

    • 面談

      ご希望の方に再度学習開始に向けた面談を設けています。

    • ご入校

      入金確認後、学習に必要なカリキュラムとツールへご招待致します。

    カウンセリングに参加せず事前テストを受けることもできます

    事前テストに合格するためには、以下の教材を修了できるレベルが必要となります

    ※以上の教材は、テスト合格を保証するものではありません。

    無料カウンセリング

    カウンセリングの実施時間は1時間〜1時間半程度です。

    体験会付きカウンセリング

    各コースのカウンセリングには体験会付きの回もございます。

    Webエンジニアコース

    Ruby on Railsを使って簡単なブログアプリを開発する体験をしていただきます。(1時間程度)

    機械学習エンジニアコース

    機械学習(教師あり学習)を元に、実際にデータの分類を行います。 数値解析用のライブラリ等を使用し、機械学習でどの様なことができるか体験していただきます。(1時間程度)

    • 希望日
    • お名前
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    • フリガナ
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    • メール
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    • 電話番号
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    • 備考(任意)

    Overview
    コース概要

    料金

    入会金:200,000円(税込)

    本コース料金:798,000円(税込)

    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

    10月期生 募集中

    定員10名

    9月19日(水) 22:00締切

    一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 代表理事 理事長

    吉政 忠志氏

    Pythonエンジニア育成推進協会  第一号の認定スクールであるDIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは開校当初から満席が続き、 就業力の高い人気のコースと評判を耳にします。 Pythonエンジニア育成推進協会は引き続き認定スクールとしてのDIVE INTO CODEを支援し、Pythonエンジニアの育成に貢献する所存です。