AI研修を受けても実課題の解決に繋がらない
DX/AI導入をリードできる人材が社内にいない
AI人材の採用が難しい
DX/AIに対する知識不足
社内データの活用方がわからない
FEATURES
Features
- 人材育成戦略への最適な目的設定、受講提案のコンサルテーション
Step 01
課題のヒアリング
企業様が実際にAI導入を検討している課題をヒアリングし、ニーズに合わせた講座をご提案いたします。
Step 02
講座カスタマイズ
課題解決に必要な講座をカスタマイズし、受講生のレベルや課題に合わせた講座内容を設定します。
Step 03
講座開催
国内最高峰クオリティの教材と、業界随一の手厚いサポートで「本当に必要なAI人材」を育てます。
- 国内最高峰クオリティの教材
実課題になぞらえた
演習中心カリキュラム
クオリティを追求した
講座設計
-
企業との共同研究開発の知見を落とし込んだ演習中心のカリキュラム
-
実課題や実業務を元に演習課題やコンペティション課題を制作
-
課題をコンペ形式で出題し、実務で活用できる技術と自走力を育成
-
東京大学からライセンスを受けて提供するコンテンツ
-
教育工学に基づいた講座設計
iLectが選ばれる3つの理由
point 01
同期型
オンデマンド講座
講師はもちろん、企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」がリアルタイムで受講生を最大限フォロー
point 02
完全
受講生ファーストの講座運営
-
学習環境の構築不要
-
オンラインディスカッションボード提供
-
アセスメントレポート
-
アーカイブ動画提供
point 03
AI分野第一線の講師陣
AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアや
Kaggle Grandmasterが講師を担当
POINT 01
- 同期型オンデマンド講座とは
機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。
受講生の疑問に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。
POINT 01
- 機械学習メンター制度とは
企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」が、受講生を最大限フォローいたします。
【主なフォロー内容】
ディスカッションボード上でリアルタイムの質疑応答、口頭での質問応答、コンペティション形式課題の採点、スコア情報、課題上位者の解法共有に対するフィードバック、プロジェクト相談会でのメンタリング、プロジェクトレポートへのフィードバック等
POINT 02
- 完全受講生ファーストの講座運営
受講者が課題に集中できる学習環境を iLect が整え、サポート致します。
-
iLect System の提供
( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )
- 1ユーザ - 1GPUサーバ
- 構築済み計算環境とユーザ間での共有
- Jupiter Notebookを標準搭載
- 企業個別のネットワーク制限・セキュリティに対応 -
オンラインディスカッションボード ( Slack等 ) の提供、運営
-
講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート
※ 対象講座のみ
Besides
-
受講者の得意不得意を可視化でき、社内の人材発掘・適正判断をサポート
-
課題の成績順位を確認できることで、受講生の学習意欲の向上を促す
-
講座日以外もメンターがサポート
-
好きなタイミングで何度でも復習可能なアーカイブ動画の提供
POINT 03
- AI分野第一線の講師陣
-
AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアや
Kaggle Grandmasterが講師を担当 -
Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣
-
実務経験に基づく実践的・具体的な内容と最新の情報をご提供
LECTURERS
Lecturers
- 主な講師
巣籠 悠輔
- Yusuke Sugomori -
東京大学 Deep Learning基礎/応用講座 講師
学生時代に有名IT企業2社の創業メンバーとして、エンジニアリングやデザインを担当。Googleニューヨーク支社勤務を経て、医療AI系の会社を共同創業。東京大学招聘講師、日本ディープラーニング協会有識者会員。ディープラーニング系の技術本・ビジネス本などの著書多数。
山田 典一
- Norikazu Yamada -
株式会社クリエイティブ・インテリジェンス
代表取締役
データアナリティクスの知識、経験を活かし、株式会社クリエイティブ・インテリジェンスの代表取締役として、広くデータの科学の教育とデータサイエンスプロジェクトに参画。AIジョブカレにて機械学習講座の講師、開発も勤める。『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』の著者。
塚本 邦尊
- Kunitaka Tsukamoto -
LSEG(ロンドン証券取引所グループ)
東京大学工学部データサイエンティスト育成講座講師
Capgemini社にて、主にPython、AWSやSASを使用するデータ分析コンサルタントとして活躍。大手証券会社やソフトウェア開発会社などに常駐し、顧客データの分析を支援。Capgemini社の仕事の傍ら東京大学工学部の講師を努める。『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』の著者。
山田 涼太
- Ryota Yamada -
fuku株式会社 代表取締役
東京大学在学中に起業。生命科学論文情報に対してテキストマイニングを行い、構造化された情報を抽出する、研究支援サービスを開発。大学から受託したバイオバンクプロジェクトを主導。自然言語処理およびオントロジーを活用。専門は自然言語処理(NLP) / 情報抽出。
荒居 秀尚
- Hidehisa Arai -
Kaggle Grandmaster
東京大学卒業。2021年、Kaggle Competition Grandmasterを取得。現在は、人材会社にてSaaS領域の機械学習のモデル作成・改善・運用(MLOps)、旅行領域の機械学習を活用したAPI作成やデータ分析、飲食領域の機械学習を活用した画像モデル作成を担当。
蕭 喬仁
- Kyojin Syo -
Japan Digital Design リサーチャー
東京大学にて技術経営戦略学を専攻。東京大学在学中に企業との共同研究やインターンを多数経験。ソフトバンク株式会社にて自然言語 / 画像認識など分野問わず様々なプロジェクトをリード。現職では金融領域の機械学習モデリングに従事。個人開発としてweb小説のAI解析サイトを運営中。
鈴木 都生
- Kunio Suzuki -
NABLAS株式会社 取締役
R&D事業責任者
新卒でボストンコンサルティングに入社し、テクノロジー/製造業/インフラ・エネルギー/製薬と様々な領域の事業戦略/新規事業立ち上げ/デジタルマーケティング関連のプロジェクトに従事。その後、AI/クラウドサービス/バイオテクノロジー関連のスタートアップ数社の事業統括を経験。
中山浩太郎
- Kotaro Nakayama -
NABLAS株式会社 代表取締役
iLect Academy Principal (校長)
学生時代には(株)関西総合情報研究所を設立・代表取締役を務める。大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得後、大阪大学情報科学研究科特任研究員、東京大学知の構造化センター・東京大学大学院工学系研究科助教/講師などを経て現在に至る。専門はAI、知識処理、Webマイニング、大規模計算。
DEFINITION
「AI人材」の定義と主なカテゴリ
DX&AI基礎教養習得者(DX基礎人材)
-
DXおよびAIの一般教養習得者
-
一般教養としてAI技術の概要を理解し、DX/AI時代に対応しながら従事できる
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AI技術を利用したサービスやプロダクトを業務に利活用できる
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非技術者もしくはIT系以外の技術者等
AI4US
データサイエンティスト
-
データ分析の専門家
-
多様なデータに対し、統計・確率・機械学習の手法を駆使して隠れたパターンやインサイトを発見できる
-
数学とアルゴリズム・ビジネス(ドメイン)知識・ソフトウェア開発技術など幅広い知識を駆使してプロジェクトに従事できる
DS4Me
MLOps
AI4PM
AIプロジェクトマネージャ
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AI技術について、その種類や特性などを幅広く理解し、AI技術を利用したプロジェクトを企画・管理できる
-
高いコミュニケーション能力とビジネスへの理解を持ち、プロジェクトの関係者やメンバーをリードできる
-
IPAのIT人材白書における「AI事業企画者」に相当
AI4US
AI4PM
AIエンジニア
-
機械学習やディープラーニングなどの先端のAI技術を利活用し、アプリケーション開発ができる
-
AI技術を搭載したソフトウェアを開発、システム全体の設計ができる
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IPAのIT人材白書における「AIエンジニア」に相当
DS4Me
DL4US
DL4US
MLOps
AIリサーチャー
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機械学習・ディープラーニングに深い理解を持ち、競争力の高い技術やアルゴリズムを自ら作り出すことができる
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計算科学と高等数学にも精通し、最新の論文を理解して自ら実装する
-
IPAのIT人材白書における「AI研究者」に相当
DS4Me
DL4E
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