AI資格の最高峰 E資格取得

ラビット・チャレンジとは?

日本ディープラーニング協会のE資格受験に必要な認定プログラム修了証をゲットするためのチャレンジです。

ラビットチャレンジとは?

日本初のAI資格試験に対応

for Engineer

JDLA認定証

本講座は日本ディープラーニング協会のDeep Learning資格試験(E資格)の受験に必要な、協会認定の講座プログラムです。 E資格を受験するためには、本プログラムの受講と修了認定が必須となります。

E資格とは?

東京大学松尾豊特任准教授が理事を務め、トヨタ自動車やPreferred Networks、NVIDIAなど日本や世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛する高度なAI技術者を証明するエンジニア資格です。

チャレンジ料金とポリシー

Challenge Price & Policy

Rabbit Challenge

For General

\150,000(税別)

  • 年齢制限なし
  • プログラミング実務経験1年以上
  • 高校数学の知識

Rabbit Challenge

特待生コース

¥0

  • 27歳以下限定
  • 転職希望者限定(未経験可)
  • 東京でのキャリア面談必須

ポリシーその1 プログラミングの実務経験があること

実務経験者であれば5分程度でインストールできる環境構築も初心者ではエラーが分からず数日かかる場合があります。本講座では、バージョンなどの違いで環境構築が上手くいかない、ソースを実行したがエラーになるなどの場合でも一切のサポートはありません。実務経験がない方が参加される場合は身近にサポート可能な方を見つけるか、質問サイトなどで解決して頂きます。また、あらかじめ相応の時間確保をお願いします。
使用言語はPythonです。基礎文法とソースコードが読める程度で可ですがPythonに付随するライブラリやパッケージのインストールも必要です。

ポリシーその2 高校数学の知識があること

高校三年生までの数学の知識が必要です。お持ちでない方は相応の自習時間が必要です。 特に、二次方程式、不等式、微分、行列、数列、についての基礎知識は重要です。
講座の中で出てくる数式は、時々ヒントがあっても基本的にはご自身で展開する必要があります。

ポリシーその3 講座以外での学習時間を各月30時間以上を確保すること

本コースは実装演習と実装の為の基礎理論を身に着けて頂く事でE資格受験資格者を認定します。E資格の試験対策を主目的とはしていません。E資格に合格して頂くためには、目安としては本コースのビデオ視聴時間外に120時間ほどの独学での試験対策が必要です。日本ディープラーニング協会が提供するシラバスやシラバスに準じて本コースが提供する演習問題を3回以上繰り返し覚えていただく、その他推薦図書などを網羅的に対策してください。尚、本コースでは受講者の自身で調べたりまとめたりする力を重視しています。その力は提出課題などを通し確認し、修了認定のための評価指標としています。尚、ラビットチャレンジ修了生のE資格合格率は100%でした。
(※2019年2月試験実績。E資格全体の合格率(合格者/受験者)63%に対して驚異の成績です。)

チャレンジスケジュール

Challenge Schedule

日本ディープラーニング協会のE資格試験は各々年2回実施予定となっています。
それらの資格試験日に合わせたスケジュールでチャレンジを提供いたします。

チャレンジ受付申込締切 6月30日
修了テスト点数申告最終日 2019年7月31日
E資格試験日(2019#2) 2019年8月31日
for 2019#2

E資格試験日:2019年8月31日(土)

講師・監修

Teacher & Supervision person

ディープラーニング講師諸冨 大樹

株式会社Novera AIエンジニア 青森県生まれ。

AI関連のプロジェクト

衛星画像の船検知ツールの作成/衛星画像を活用した、固定資産調査ツールの作成/ドローンからのキャベツ検知の研究/公営競技の予想AIの研究・開発/競艇/オートレース/表情検知システムの作成/顔の分析システムの作成/音声認識システムの作成


2016年株式会社Walker COOとして入社

2019年株式会社Novera 入社

受賞歴

  • 経済産業省 異能ジェネレーションアワード 協力協賛企業 特別賞受賞
  • Challenge Cup Japan 2017東日本大会出場

出演メディア  BS-TBS 夢の鍵

ディープラーニング講師大越 拓実

株式会社キスモ 取締役。
神奈川県出身、名古屋大学卒。大学で統計学、機械学習を専攻。
第14回キャンパスベンチャーグランプリ中部大会で名古屋産業人クラブ会長賞を受賞したほか、Startup Weekendでの優勝経験を持つ。 創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。
杏林大学と医学領域における画像認識技術の共同研究にも参画し、EWMA2018で研究成果が発表されている。

受賞歴(Kaggleにて下記含め6つの受賞経験を持ち、kaggle masterの称号を持っている。)

  • Home Credit Default Risk 2nd place (Gold medal)
  • Avito Demand Prediction Challenge 7th place (Gold medal)
  • Santander Value Prediction Challenge Silver medal

監修塚本 幸一郎

株式会社フジクラ 健康経営推進室 上席部員

略歴

SAS Institute アライアンス戦略部 マネージャー、米フェア・アイザック 日本支社 パートナー、株式会社シグマクシス プリンシパル、ブティックファーム CAO(最高解析責任者)& マネージング・ディレクター、ビジネスコンサルティングファーム パートナー ビジネス&デジタル戦略統括、その他複数のコンサルティングファーム、
株式会社電通デジタル 研究主席を経て現在に至る。

著書;ここが危ない! ビッグデータの落とし穴(日経BP)
講演;東京大学、他多数。
直近の講演;武蔵野大学データサイエンス学部

講座概要

Overview

チャレンジ目標 ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得する。現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に付ける。
前提知識・経験 高校数学までの数学知識、2年程度以上のプログラミング実務経験(言語は問いません) ※高校までの数学知識が不足する方は、必ず最初にお渡しする予習教材でしっかりと学習してください。 ※プログラミングの実務経験がない方でも、会社の研修や自己啓発で基礎文法を学ばれた方はスキルによりご受講可能です。
チャレンジ期間目安 180日(登録日によって前後します。)
標準学習期間目安 2~3ヵ月(登録日によって前後します。)
受講料 一般向け・法人向け:150,000円(税別)
学習内容
  • 環境構築説明/予習教材(高校数学復習、Pythonによる微積分の復習、Numpyの復習、順伝播、逆伝播基礎)
  • 講義動画(約30時間)
    -応用数学
    -機械学習
    -深層学習(前編・後編) ※通学講座の録画映像からライブ講義に近い映像となります。その為、演習時間も想定した合計時間となりますので予めご了承ください。
  • 演習問題200問以上
    -サンプルソースコード(機械学習10単元以上、深層学習20単元以上)
    -製作課題
    -修了認定
※学習時間の目安:120時間 ※動画は実際の講義を受講いただくのと同等のハンズオン体験をしていただく方針で、実際の講義を録画編集し、演習時間なども極力同等に設定しております。演習時間には対応するソースコードで実習を行ってください。
また、一般の教材ビデオなどと比べ、雑音で音声が聞こえづらい箇所や活舌が悪い箇所、文字が見えづらい箇所もそのままの臨場感で収録しております。見えづらい箇所は配布された資料を確認頂きながら視聴するなどのご対応をよろしくお願い申し上げます。
修了証発行条件
  • 以下の条件を満たすこと。(締切:各シーズンによる)
  • 応用数学
    -修了テスト 正答率90%以上
  • 機械学習
    -修了テスト 正答率90%以上
    -ソースコード実装演習レポート提出
  • 深層学習
    -修了テスト 正答率90%以上
    -ソースコード実装演習レポート提出
オプションサービス
  • Q&A掲示板の閲覧(無料)
  • 補助教材ビデオの閲覧(無料)
  • Q&Aサービス(自身で調べる力が大切な為、非推奨。Season3より有料提供予定。)
注意事項 ※期間内に単元修了テストをクリア出来ない場合、次の単元には進めません。 ※単元修了テストをクリア出来ない場合、次の単元に進めず即ち教材の閲覧なども一切出来ません。
監修 塚本 幸一郎(株式会社フジクラ 健康経営推進室 上席部員)

※ラビット・チャレンジは「現場で潰しが効くディープラーニング講座」の通学講座録画ビデオを編集した教材を活用したコースです。

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