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What is iLect Academy
iLectが目指すのは「確実性のあるスキル」の習得
iLect Academyは、実務で使えるAIスキルを習得できるeラーニング式の実践型人材育成プログラムです。
LLMが普及し、AIがコードを書く時代だからこそ、中身を熟知し、AIを使いこなす「自走力」の習得を目指します。
東京大学で開発されたディープラーニング基礎講座・データサイエンティスト育成講座などの講座について正式にライセンスを受け、ハンズオンやコンペ課題を中心としたカリキュラムを提供。
JDLA認定のE資格対応講座でもあり、メンターの伴走のもとで、E資格の資格取得で終わらない、自走できるエンジニアを育成します。
申し込み受け付け中の iLect Academy講座
iLect Academyの特徴
LEARNING
本質的な理解を促す実践型の講義
1. 現役エンジニアによる高品質な講義
第一線で活躍するエンジニアが直接講義。理論だけでなく、実習でしか得られない「実務のノウハウ」を伝授します。
3. クイズ形式の演習
講義ごとに理解度を確認するクイズを実施。理解の弱点や苦手をそのままにせず、着実に知識を定着させます。
2. コンペティション形式課題
実課題をベースにしたコンペティション課題を用意。他の受講生と精度を競い合うことで、高い意欲で実装力を磨けます。
4. コンペ上位者の解法の共有
コンペ上位者のコードを受講者全体で共有。ハイレベルな解法を知ることで、自身のスキルアップに役立てられます。
講義動画は好きなタイミングで何度でも視聴できます。
SUPPORT
伴走型で挫折させない充実のサポート体制
iLectでは、「わからない」をそのままにしないサポート体制に加え、GPUなどの学習環境の構築も不要。
疑問をすぐに解消しながら、環境準備に悩むことなく学習に集中できます。
1. 好きなだけ質問し放題
講座日以外でも、専用チャットツールでいつでも質問可能。実務経験豊富なメンターが迅速に回答し、学習のストップを最小限に抑えます。
2. 丁寧な個別アドバイス
クイズやコンペでの苦戦に対し、メンターが一人ひとりに寄り添った指導を実施。「なぜそうなるのか」という本質的な理解へ導きます。
3. GPU環境も丸ごと提供
高額な計算機環境を自前で用意する必要はありません。ブラウザで利用可能なAI学習・開発環境「iLect System」ですぐに学習をスタートできます。
一般的な動画学習
ずっと一人きりで孤独
疑問を解消する術がなく学習が止まってしまう
今の悩みや疑問点を
専門家に直接相談できる機会がない
iLect
受講生専用の質問掲示板で
開催期間中いつでも自由にサポートを受けられます
全7回の個別メンタリング
経験豊富なメンターと直接対話し疑問を解消します
メンタリングとは
経験豊富なメンターと個別で会話できる機会です。
iLectでは講座開催期間中、メンタリングの機会が全7回確保されており、講師に直接悩みを相談したり、進捗を伝えて次のアドバイスをもらったりすることができます。
iLect Academy DL4E 講座の概要
講座名
DL4E｜Ｅ資格対応ディープラーニング理論講座メンタリングつきｅラーニング
講座のゴール
高度なディープラーニングの研究者・エンジニアを目指す現場で求められる実践力を身につける
実務で求められる主要な技術を中心に学び、PyTorchを用いたモデル構築およびデータ処理の実践的なスキルを習得することで、受講後すぐに現場での即戦力として活用できる能力を養成します。
受講に必要な前提知識の目安
プログラミングスキル
Numpyなどを利用して行列や線形代数の問題に適用したことがある
数学知識
微分積分、ベクトル、行列、確率分布についての理解がある
講座の特徴
JDLA E資格認定講座に対応 （受験資格が取得可能）
AIプロジェクトの課題解決に向け、モデル選定から精度向上まで一貫して遂行できる実践的なPoC推進スキルを養う
深層学習の原理を深く理解し、既存モデルの活用や最新技術の応用を通じて、高度なAI研究開発を自律的に進める力を習得する
カリキュラム内容
Day 01：深層学習基礎 PyTorch入門
詳細：機械学習、深層学習の基礎を理解するPyTorch概観、Tensor、Dataset、DataLoader
取扱うモデル／テクニック：ロジスティック回帰MLP
Day 02：画像認識 基礎
詳細：画像認識基礎、畳み込み、プーリング、超多層化に向けた技術、転移学習、可視化、画像認識
取扱うモデル／テクニック：CNN
Day 03：画像認識 発展
詳細：画像を生成する画像から物体を検出する
取扱うモデル／テクニック：VAE、GANFaster R-CNN、YOLO、SSD
Day 04：自然言語処理 基礎
詳細：形態素解析、単語のベクトル表現、古典的手法による感情分析分散表現、再帰型ニュートラルネットワーク、感情分析
取扱うモデル／テクニック：RNN
Day 05：自然言語処理 発展発展
詳細：感情分析文章生成
取扱うモデル／テクニック：LSTM、GRU、双方向LSTMSeq2Seq、Attention、Transformer
Day 06：深層強化学習
詳細：強化学習の概要、応用例、ゲームAI構築
取扱うモデル／テクニック：DQN
※お申し込み・お問い合わせページの「iLect Academy 講座選択」で【DL4E (JDLA E資格認定講座)】をご選択ください。
受講者が語る、iLectの魅力
実際に学んで感じたこと
充実した高難易度の内容で、講師や機械学習メンターの手厚いサポートによりとてもスムーズに学習が進み、コンペティション形式により課題に意欲的に取り組める、素晴らしい講座だった。
社内で挙げられる要望において、自分でPoCにおける実装や精度向上まで実装できるという自信がつきました。
アイデアやPoCの段階から自分たちで実装することで、AI導入活用におけるハードルも下がりました。
論文を読みながら、１からコードを書いて実装するところまで学べる。
正直なところAIにおける研修で、ここまで高いレベルを目指すものは貴重。
DL4E 2026 Summer
DL4E｜Ｅ資格対応ディープラーニング理論講座メンタリングつきｅラーニング
開催日
- 2026年5月14日〜2026年8月6日
- 【メンタリング】5/14, 5/28, 6/11, 6/25, 7/9, 7/23, 8/6
【iLect System利用期間】5/14 - 8/13
【動画視聴期間】5/14 - 8/13
申し込み締切
- 2026年4月30日まで受付中
料金
- 408,900円
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GPU付き学習用計算機環境 iLect System 使用料、コンペティション課題、同期型メンター、講義日外のチャットツール、復習用動画を含みます。
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そのほかの開催日についてもお気軽にご相談ください。
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1社 1名様 〜 お申込みいただけます。
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10名以上で受講をご希望の場合は別途お問い合わせください。
※お申し込み・お問い合わせページの「iLect Academy 講座選択」で【DL4E (JDLA E資格認定講座)】をご選択ください。
