E資格に《3,300円》でチャレンジ！
《約50万円の講座を月額3,300円で提供/個人受講者限定》
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[00011]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（2年間有効）が必須となります。
E資格とは？
東京大学松尾豊教授が理事を務め、トヨタ自動車やPreferred Networks、NVIDIA、Google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
Challenge Price & Policy
3,300円(税込)でご提供できる理由
- ・個人限定のプランです。（法人でのご利用は100名からとさせていただいております。）
- ・E資格受験資格認定に必要最低限のコンテンツのみをご提供しています。
- ・チャレンジ形式です。⇒単元ごとにテストをクリアしないと先に進めない形式です。
※【プレミアムコース】は、チャレンジ形式ではなくオンデマンド形式（最初から全教材公開）となります。
ラビット・チャレンジの流れ
E資格受験資格取得（修了認定）まで
認定プログラムを修了（E資格の受験資格を取得）するためには、指定のレポート提出と全てのステージのテストで合格点を取得しなければなりません。
スタートテストについて
「AI実装検定A級」模擬試験で、E資格の勉強を始める準備が整っているかどうかのレベルを判定します。
◆ オンラインで常時テスト可能です。（5回迄無料）
※ラビット・チャレンジでは、 AI実装検定A級の称号取得（合格証）の発行は行っておりません。
合格証を希望される場合は、別途受験申込が必要となります。
キャンペーン【先着200名まで】
【今だけ限定】ラビット・チャレンジお申込みで、5万円の超AI入門講座（AI実装検定A級公式教材）が無料！
スタートテストに自信がない方も安心して、E資格の準備が整うスタートテスト合格を目指していただけます。
また、無料キャンペーン中にお申込みいただいた方は、ラビットチャレンジを続ける限り超AI入門講座を永続無料でご利用いただけます。
チャレンジビデオの雰囲気
リアルタイムで記載される板書の説明や、実行されるソースコード演習は、順を追った理解に最適です！
◇冒頭～2分まで：板書の様子
◇2分～4分まで：実装演習の様子
講義は講義テキストをベースに進みますが、ビデオでは極力講師による実務の話や、分かりやすい説明、板書を重視しています。
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回実施されます。
E資格の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 | 2022年 12月28日（水） | |||
|---|---|---|---|---|
| 修了認定テスト点数申告最終日 | 2023年 1月11日(水）12:00迄 | |||
| E資格試験日(2023#1) | 2023年 2月17日（金）・18日（土）・19日（日） |
|||
改訂シラバス（E資格2022#2～2023#2）完全対応コース
※試験終了後、次期向けの教材に自動で切り替わります
ラビット・チャレンジ概要
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、プログラミング経験（言語は問いません。） ※数学知識やPythonの知識が不足する方は、まず超AI入門講座で学習ください。 |
| 受講料 | ・一般コース：月額3,300円（税込）
※退会はいつでも可能な月謝制で安心です。 ・プレミアムコース:495,000円（税込） |
| 入会金 | 22,000円（税込） 高等専門学校生割引：半額（1万円引き）【割引コード：kosen0227】 |
| 学習環境 | 講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らない「GoogleColaboratory」にてブラウザ上で実行頂ける環境をベースに進めます。 本講座で使用するフレームワークは「TensorFlow」です。「PyTorch」は使用しません。 |
| 学習項目 |
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| 本編視聴時間 |
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| 修了認定条件 |
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監修
Supervision person
監修塚本 幸一郎
株式会社フジクラ 上席 デジタルリーダー 経営企画室
略歴
ソフトバンク在籍後、SAS Institute・米FICO・セールスフォースにてデータドリブンマーケティング、カスタマサクセス、リスクマネジメントなど数多くのテーマに沿った提案・導入に携わる。
その後、博報堂、電通デジタルでデータサイエンス・デザインシンキングに関わるオファリングに従事。シグマクシス含め複数のコンサルティングファーム及び東京大学医学部発ブティックファームにて最高解析責任者（CAO） パートナー＆マネージング・ディレクターとして、数多くの業種へ成長戦略策定・組織変革、経営統合(PMI)、業務プロセス改革・マーチャンダイジング・CRM最適化など上流工程から実行フェーズまで一気通貫で顧客課題・要件に携わる。
現在は非鉄金属大手のフジクラにて、全社経営戦略に関わるデジタル戦略領域をリードしている。 統計学・OR・金融工学・クレジットスコア（FICORスコア）・行動経済学等のエキスパティーズに裏付けされた、マーケティングモデル導入に関する多くの方法論適用実績を有する。
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
高校生からチャレンジできます。
実施委託先：日本コンシューマーリサーチ
調査期間：2022年4月21日～4月22日
調査方法：商品情報を閲覧した上でのWEB上調査
調査対象：E資格認定講座に興味があるIT業界関係者 331名
機械学習の習得に必要な数学は、画像から顔を生み出している絶妙な組み合わせを表現する線形代数や、
学習の根幹となる最適化問題の計算方法として微分・積分の知識.そして初歩的な確率で十分です。
「超AI入門講座」無料利用キャンペーン中
初級者も安心！丁寧に1から説明します - 学習目安時間：約30時間
数学やPython及びAIの順伝播までの基礎学習コンテンツで事前に勉強をしていただく事で
上級者向けであるE資格認定プログラム（ラビットチャレンジ）へスムーズに進むことができます。
【今お申込みで無料】超AI入門講座(定価5万円)
足し算から丁寧に確認します。
AI実装検定公式テキストの「超AI入門講座」は 小中学生でも親しみやすいテイストですが、
進んでいくとAI資格試験の最高峰といわれるE資格の勉強準備が整う、あるいは、基本的なAIの技術書籍が読み進められるほどの高度な内容を習得できます。
| Chapter1（約90分/9動画） |
Chapter2（約120分/9動画） 家庭教師のような寄り添い感で 挫折しません |
Chapter3（約150分/15動画） 最後には高度な内容も習得 |
【今お申込みで無料】AIを学ぶための本格Python講座
AIはプログラミングで実装します。
その為、AIアルゴリズムを学ぶにもプログラミング言語が読めることは必須となります。
「AIを学ぶための本格Python講座」ではPythonが初めての方や、機械学習の為のPythonの使い方を中心に解説した動画を提供しています。
| 初めてのPythonとPandas（約270分/19動画） AIの実装に特化 |
MatplotlibとSeaborn/Scikit-learn（約70分/6動画） 可視化など実践的手法も |
【今お申込みで無料】AIを学ぶための本格数学講座
分からないことをそのままにしていては決して前に進めません。特に数学はそうです。AIとは数学であるとも言えます。
全ての人が数学が得意ではないので、数学を使わない入門書や解説もありますが、少し進んでくるといずれも数学が用いられます。
数学で表現する方が遥かに楽で正確だからです。実際のところ、AI（機械学習）の読み書きに必要な数学はそれほど難しくはなく、
高校数学やその延長の大学1年生程度の数学が分かれば問題ありません。急がば回れ、効率よい勉強のために数学を押さえておきましょう。
| 微分編（約190分/26動画） こんな記号「Σ」が出てきても大丈夫。 0からAIに必要な数式を読めるようになります。 |
基礎数学編（約90分/16動画） 基礎を体系的に網羅。 AIに必要な数学とは？ |
【さらに】中学生から分かるAI数学[E資格対応]がスタート
ラビット・チャレンジでは基礎の不足分はご自身で勉強する必要があります。
特に数学が苦手な方への「自習や助け合いの為の」手助けは充実していく方針を持っています。
| Step関数 意味の前に記号の読み方や計算方法から。 |
Softmax関数 指数など高校数学の復習から。 |
よくある質問
全くの初心者ですが大丈夫でしょうか？
AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向けなのでプログラミングスキルと高校までの数学の知識が必要です。もしも不安な場合は無料で配布される（定価5万円）超AI入門講座を事前、又は 平行してご利用ください。
超AI入門講座はいつまで利用可能ですか？
無料キャンペーン中に申し込まれた方は、ラビットチャレンジの退会時までずっと無料でご利用いただけます。
どのくらいの学習時間の確保が必要ですか？
個人差がありますが、特にAIの予備知識がない場合は毎月30時間の予習復習時間、トータル200から300時間を確保してください。ページ下の合格体験記もご参照ください。
Windows PCでも受講可能ですか？
WindowsPC（通常のCPU）でご受講頂けます。勿論MacBook PCなどでも可能です。
直近の試験に間に合わない場合はどうなりますか？
次回の試験（通常は半年後）に向けて継続して学習いただく事が可能です。その際、ステージはそのまま引き継がれ、月額の受講料も同一となります。ただし、E資格は年々難易度が高くなる傾向もございますので早めにクリアを目指してください。
なぜ50万円の講座が月額3,300円で受講可能なのですか？
個人の方に限定し、E資格受験資格認定に必要最低限のコンテンツのみの提供 としているためです。その為、質問サポートなどは一切付属しておりませんので予めご了承ください。
月額料金において、毎月の請求日はいつですか？
初回のお支払い日（入会日）によって、お客様それぞれで異なります。初回のお支払いが完了すると、次回のご請求日は1ヵ月後に設定されます。
［例］初回のお支払い日（入会日）が1月10日の場合
ご請求日は毎月10日となります。2月10日に1ヶ月分（2月10日から3月9日迄）のご請求が発生いたします。
パソコンの環境構築が心配です。
上級者はご自身の環境を構築しても良いですが、講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らない「GoogleColaboratory」にてブラウザ上で実行頂ける環境をベースに進めます。
合格体験記
E資格合格者インタビュ-
| データ活用の機会が増えた。 ニフティ株式会社N1! Data Scientist 瀬川 雄太さん |
教えてもらった事が医療現場で実際に使える。 岩藤 和広さん |
合格者の声 #一部抜粋
■受験してよかったことは何ですか？
その気になれば、自分でディープラーニングのエンジンを作れるようになったというのが良かったです。訳わからず魔法の箱としてKeras/Tensorflowを使うのと、理解した上で使うのではその結果に雲泥の差があります。■E資格の社内での活用法を教えてください。
その気になれば、AIにかかわる他部署への転籍や他社への転職ができると思えるようになったので、逆に今の場所(SI)で、もうひと頑張りしてみようかと思えるようになりました。
速報 2021#1 E資格合格者からこれから挑戦される方へのメッセージ。
[山本英人さん]
本格的な勉強着手が遅く２０２１年年明け～。模擬試験を中心に最低限の勉強をして臨みました。記憶していた模擬試験の内容と、実務経験（機械学習、開発／環境）でギリギリ合格できましたが納得のいく内容ではなかったです。
これからチャレンジされる方は一個一個のシラバスの根本を腹落ちするまで徹底的に勉強してください。
資格は実務で生かしてこそ価値があるのでその方が生きると思います。私も合格はしましたが再学習に努めます。
[小林一成さん]
素直に教育ブログラムに沿って勉強し、その内容を理解できれば、E資格は絶対に取れます。つまり、E資格合格のための課題は教育プログラムを一つずつしっかり理解することです。後は公式問題集(黒本)に取り組めば十分です。私はこれで4分野平均96%の点数が取れました。
逆に言えば、プログラム内容はとても難しく、未経験の方が独学で進めるのは相当な困難を伴います。数学の知識、プログラミングの知識、いずれかが未経験、もしくはあまり自信のない方には、サポートのある教育プログラムを強く推奨します。私はサポートがない教育プログラムを選びましたが、年末年始に泣きそうになりながら追い込まざるを得なくなりました。笑
また、この教育プログラムはE資格対策としてだけでなく、ディープラーニングのエンジニアとして持つべき基礎知識が包括されているという点で、大きな価値があると感じました。基礎知識の理解度は応用の幅の広さに直結するからです。
今後エンジニアとして活躍することを考えている方には、是非受けていただきたい講座です。
※その他、沢山のかたからメッセージを頂きましたので一部抜粋とさせていただきます。
・プログラムの内容を繰り返し、自信がつくまですれば大丈夫です。
・過学習する勢いで勉強すれば、受かります！勉強の途中は受かるか不安になるかもしれませんが、意外と受かります！受験後には、数式への抵抗感がなくなってると思います。
・合格しました。最終的には、できるだけ試験に近い形式で対策をすることが有効でした。Study-AIの直前講座とStudy-AIで紹介されていたE資格エンジニア問題集が役に立ちました。
・サイト内に公開されていた演習問題や講義動画が大変充実していて自習に大いに役立ちました。利用できる演習問題等をフル活用し、どれも自分の中に落とし込めるようしっかり理解できれば、充分な試験対策ができると思います。
・付け焼刃でなく、土台を時間をかけて固めることが合格への秘訣だと思います。同じ意味なのに呼び方が微妙に違ったり、英語と日本語が混在ででてくるなんて普通のことだと思って意味を押さえていくことで問題、選択肢を正しく理解できるようになります。
・数学と機械学習に関しては満点をとれるように勉強することをお勧めします。
・運営さんから与えられた問題はわかるまでこなす必要があると思います(もぎ問題・練習問題など)。それが終わったら赤本や黒本に手を出す、実践プログラミングをやってみる、が合格に関しては近道かと思います。
・実務経験はおろか、高校は工業高校、最終学歴も専門卒という数学にあまり触れてこなかったところから始めて、合格することができました。もちろんそれ相応の努力は必要ですが、現時点で知識や技術がないからといってチャンスがないわけではないと思います。計算問題は実際に解いてみる、実装は実際に書いて動かしてみるということを繰り返すことが大切だと感じました。合格率の高さが物語っているように、認定コースをクリアできるほどまでに実力をつけることができればあと一歩だと思うので、きっちり認定コースに取り組めば自ずと知識、技術を身につけられると思います。
・認定プログラムで提供される講義で一通り試験範囲を学べます。わたしは、早目に一サイクル回しました。その中でもう少し強したり補足したい内容がわかりましたので、そこを独学で学びました。認定プログラムでも参考図書やサイトを紹介しているので、参考になると思います。試験前には認定プログラムで提供されている修了試験を何回か繰り返し、解説ビデオとあわせて弱そうなところを補強しました。認定プログラムが提供した試験直前講座は大変役立ったと思います。人それぞれ使える時間も、進め方も違うとは思いますが、皆さんの合格に向け、少しでもお役に立てれば幸いです。
あなたの勉強時間を教えてください
※2021#1 Study-AIプログラムのE資格受験者への任意アンケート
※有効回答者数：68名（合格者58名/不合格者10名）
本プログラムについて
本プログラムはJDLA認定講座 [00011]『現場で潰しが効くディープラーニング講座』（法人向け研修を49.5万円にて提供中）を個人向けに提供しているプログラムです。
・累計受験者数800名を突破
・4期連続合格率85％超え（各回とも新規受験者）
（JDLA公式が発表している合格率は、https://www.jdla.org/news/20220916001/を参照。）
Study-AIは引き続き、高い合格率をキープするとともに、人工知能を計画的に勉強出来る環境を提供致します。
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