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職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。

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座として認定されています。

経済産業省認定 第四次産業革命スキル習得講座

最大56万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「専門実践教育訓練指定講座」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56万円のキャッシュバックが受けられます。(指定番号 : 482041820017) 詳細はこちら。

Roadmap
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。

    • 就職Term

      ポートフォリオの作成、パートナーのご紹介、就職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

    プログラムを始める前の確固たる基礎

    • 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
    • -機械学習概要
    • -前処理
    • -オープンデータセット演習
    • -Sklearn
    • プログラミングとはどういうものなのかイメージが湧いた

      事前学習期間では、Python・数学から機械学習まで幅広く学びます。 本プログラムと違い、インプット重視のカリキュラムになっています。

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  • Term1

    MachineLearning

    Term1では、主に機械学習のアルゴリズムとその適用について学びます。アルゴリズムをスクラッチで実装していくことによって、きちんとアルゴリズムを理解しましょう。 また、Kaggleアドバイザーと共に行うKaggle演習で、実践力を身につけます。

    • 機械学習
    • -教師あり学習
    • -教師なし学習
    • 機械学習周辺知識
    • -Kaggle
    • 厳しい環境下でアルゴリズムを体得することができた。

      機械学習エンジニアコースに入校できるのは、強い就職の意志をもち、4ヶ月間全力で時間を投資でき、さらにプログラミングと数学の素養がある人のみです。 そのような熱度の高い教室で学びます。

    • エンジニアのように考えることができるようになった

      機械学習エンジニアコースでは、知識をただ学ぶのではなく、エンジニアと同じように考えることを重視したカリキュラムになっています。 明日行う業務は、教科書のように手順が書かれているようなものではないからです。

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  • Term2

    DeepLearning

    Term2ではDNN、RNN、CNNなどの基本的なアルゴリズムと、画像認識基礎/自然言語処理基礎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
    • -画像認識入門(DL)
    • -自然言語処理入門(DL)
    • DL周辺知識
    • -クラウド(AWS)
    • -GPUでの学習
    • -フレームワーク
    • -論文再実装
    • Kaggleでブロンズメダルを取れるようになった

      実務に近い課題を解けるようになり、クラウドコンピューティングを使用して計算を行えるようになります。 さらに大量のデータをどのように扱うかを学ぶことができるでしょう。

    • 機械学習プロジェクトの運用・保守に関して理解した。

      機械学習プロジェクトにおけるベストプラクティスを学び、機械学習プロジェクトの現場に問題なく入れるようにしましょう。 機械学習は技術であり、負債になることを忘れてはいけません。

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  • 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。

    • -SQL
    • -Docker
    • -機械学習アプリケーションの理解(API/DB、システム設計)
    • 機械学習エンジニアに必要な周辺知識を手に入れた

      Docker/API構築/DB/SQL/BigQuery/Webなど、機械学習の周辺知識を学びます。

    • 論文を問題なく読解できるようになった

      プロジェクトを行う中で、新しい技術を取り入れるために論文を読んで実装することもあります。 このレベルまで来ると、新しい技術や概念を自分でキャッチアップできるようになります。

    詳しく見る
  • 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

  • CarrerWeek

    就職活動

    • 就職活動で、自分の力をきちんとアピールできるようになった

      面接練習やポートフォリオ作成、経歴書のレビューなどを通して、きちんと実力を発揮できるようになります。

    • 機械学習エンジニアとしてプロのスタートラインに立った

      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。

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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。 そのため就職へのメンタリング、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。

  • 就職実績

    • 高橋 宏治さん

      就職先: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職することができた。

    • 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。

    他、多数の受講生がエンジニアへの就職を達成しています。

    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

    月〜金 10:00~19:00

    Mentor
    メンター

    • 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5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。

    • メンター 冨永 修司


      機械学習については未経験から開始し、まだまだ勉強の日々です。
      しかし、少しでも良いメンタリングが出来るよう毎日研鑽を重ねております。
      私もつまづきながら学習してきましたので分からない部分に寄り添えると思います、一緒に頑張って行きましょう!

    • 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 中村 俊


      東京工業大学大学院機械工学専攻修了後、データ分析会社にデータサイエンティストとして就職。
      扱える言語はPythonやC++, SQL。機械学習や深層学習だけでなく、予測モデルを作成する土台となるデータの前処理や基礎集計、 可視化の手法などを教えることを得意とする。

    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。

    • 就職サポート

      専属アドバイザーが就職までをサポートします。就職サポートでは、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

    • Trial
    • Exam
    • Interview
    • Curriculum
    • 体験クラス&説明会

      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。

    体験クラス&説明会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。

    体験クラス&説明会

    • 1. 学校説明(30分)

      各コースの特徴やカリキュラム概要に加え、社会人の方へのサポート、フルタイム通学による学習時のサポートについてもお伝えいたします。 多くの卒業生が目標達成し新しい道を切り開いている理由、ご入校の概要を詳しくご説明します。

    • 2. 体験クラス(90分)

      プログラミング体験クラスをご用意しています。実際の講義に近い環境で、 参加者や講師とのディスカッションを行い、DIVE INTO CODEならではの学習の進め方や学び方を体験できます。

    • 3. 説明会

      弊校の経験豊富なメンバーが、ご入校検討に関するご相談を承ります。 説明会や体験クラスで感じた疑問や不安など、皆様のご質問にお答えします。

    ※説明会のみ開催の場合は、体験クラスはございません。ご注意ください。
    ※体験クラス・説明会はコース別に内容が異なります。ご予約時にご希望の内容かご確認をお願いいたします。

    Overview
    コース概要

    料金

    入学金:181,819円(税抜)

    受講料:798,000円(税抜)

    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

    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、 就職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。