STANDARDのAIエンジニアリング講座がより実践的にパワーアップ！画像解析実践講座、時系列実践講座、自然言語処理実践講座の提供を開始

株式会社STANDARD
450社以上のデジタルトランスフォーメーション（以下DX）推進を支援する株式会社STANDARD（本社：東京都千代田区、代表取締役CEO：石井大智、以下当社）は、企業のAI開発人材育成のためのオンライン講座「AIエンジニアリング講座」に、新たに「画像解析実践講座」「時系列実践講座」「自然言語処理実践講座」（以下本講座）をラインナップとして追加、提供を開始しましたことをお知らせいたします。


■本講座開発の背景
旧来よりご提供しておりますAIエンジニアリング講座の受講者様より「特定のデータ形式の扱いについて狭く深く学ぶ実践的な講座が欲しい」というお声をいただきました。そのため、ご要望にお応えして、より実践的な本講座のリリースに至りました。

■本講座の特徴
本講座には以下のような特徴があります。

AIエンジニアリング講座内にて、深層学習（ディープラーニング）を学ぶ部分について、網羅的に学べる通常版の講座（※1）と、本講座を選べるようになりました。
現在のご状況や課題に合わせ、受講内容をお選びいただけます。すでにアサインされるプロジェクトが決まっている場合には本講座を、そうでない場合には通常版の講座をそれぞれおすすめしております。
実装にはPyTorchと呼ばれる、業界で最もシェアの高いフレームワークを利用しています。

（※1）旧来よりご提供しているAIエンジニアリング講座内「深層学習実践講座」


■本講座の章構成
＜深層学習基礎講座＞※全講座共通
-深層学習とは
-ニューラルネットワークの基礎
-ニューラルネットワークの諸問題と対策
「深層学習基礎講座」をご受講後、以下のうち選択いただいた講座をご受講いただきます。

＜画像解析実践講座＞
-CNN（Convolutional Neural Network : 畳み込みニューラルネットワーク）
-実践課題 vol.1 Fashion MNIST（画像分類）
-画像の前処理と転移学習
-実践課題 vol.2 Face Gender（顔認識）
-オートエンコーダ
-GAN（Generative Adversarial Network : 敵対的生成ネットワーク）
-実践課題 vol.3 Scratched Nut（異常検知）

＜時系列実践講座＞
-時系列データの特徴
-時系列解析の統計量・検定法
-AR-SARIMAモデル
-実践講座 vol.1 アイスクリームの売上予測（需要予測）
-状態空間モデルとは
-カルマンフィルタ
-実践講座 vol.2 消費データ予測（需要予測）
-実践講座 vol.3 振動データ予測（異常検知）

＜自然言語処理特化講座＞
-自然言語処理とは
-実践課題 vol.1 自然言語データの前処理
-自然言語処理における深層学習モデル
-TorchTextの導入
-Transformaer
-実践課題 vol.2 Transferモジュールの実装
-学習・推論
-実践課題 vol.3 Attentionの可視化

■AIエンジニアリング講座とは
3か月でAI開発に必要な知識スキルが身に着けられる、法人向けオンライン講座です。
また、「AIエンジニアリング講座」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「E資格」の認定プログラムにも登録されています。（※2）
また、「AIエンジニアリング講座」のほか、企業のデジタル人材を育成するオンライン講座として「DXリテラシー講座」「AIリテラシー講座」「AIマネジメント講座」をご用意しており、求める人材やスキルにより講座をお選びいただき、ご受講いただけます。

（※2）E資格の受験には、「AIエンジニアリング講座」内「チュートリアル」「機械学習基礎講座」「深層学習基礎講座」に加え、別途「E資格対策講座」の修了が必須となります。

■本サービス、その他弊社サービスについてのお問い合わせ
弊社お問い合わせ窓口よりご連絡をお願いいたします。
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