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お持ちではありませんか?

AIがわかる
人材がいない

AIで何をすれば
いいかわからない

POCから
前に進まない…

そのお悩み、
で解決できます!
理由1

貴社のニーズに応じた
講座をご用意

AIのプロジェクトを
ハンドリングできる人材がほしい

AIマネジメント講座

AIのプロダクトを
開発できる人材がほしい

AIエンジニアリング
講座
AIプロジェクトでご活躍いただくことを
目的においたカリキュラム講座
  • 実務で必要不可欠な要点を体系化したカリキュラム
  • ケーススタディーをもとにした、
    動画解説と実践的な課題演習

だから
講座修了後、
すぐにビジネスに応用可能!

理由2

充実のサポートで
確実に知識習得!

受講期間中のチャットサポート

受講期間中は、弊社のAIエンジニアが質問の回答、
課題の添削をいたします!
期間中は、質問回数無制限、平均3分で回答。
受講内容は、課題の理解を深められます。

進捗サポート

受講期間中、弊社のAIエンジニアより進捗サポートを
行わせていただきます。
受講の上でのつまづきポイントを解消することで、
修了まで伴走します。

充実のサポートで修了率84.3%
受講者満足度4.5点を実現
弊社研修の修了率

STANDARDの学習サポートには
確かな実績あり

※AIリテラシー講座の場合

受講者満足度

4.5点

情報通信業

Pythonの基本スキルは0からのスタートでしたが、お手本を参考にしながらコードが書けるようになったと思います。

コンサルティング

機械学習やディープラーニングの長所や短所、活用方法などを知ることができた。

製造業

AIと言われている技術の基礎とPythonを活用したプログラミング基礎が理解できました。

小売業

Pythonでのコーディングに始まり、ライブラリの使い方、データサイエンスの基礎などが身についた。身に着けた知識を生かし、新たなビジネスにつなげたい。

※5点満点中の点数
※AIリテラシー講座受講者の感想の一例です

カリキュラムや導入事例等の詳細は
資料にてご確認頂けます!

導入企業の声

AIだからこそできるソリューション開発を目指し、E資格に一発合格

株式会社リコー

独学でもそれなりの開発はできますが、精度を上げるにはやはりAI理論の習得が不可欠だと感じ、E資格合格を目指していました。 JDLA(一般社団法人 日本ディープラーニング協会)の認定プログラムを提供している企業であるため信用できたこと、優秀なメンターがいること、オンラインで自宅で勉強できること等からAI_STANDARDの導入を決めました。 受講中は質問をすると、すぐに的確な回答が返ってきたので理論も実務も熟知している技術力の高いメンターが回答してくれているなと実感しました。 かなり細かい質問もしたのですが、短時間でも集中して試験対策ができ、E資格に一発合格することができました。

ディープラーニング初心者から 物体検出の業務活用が可能に

ヤマトシステム開発株式会社

当初はインターネットでリサーチをしながら見よう見まねの勉強を約1年していましたが、ビジネス化できるレベルにするには、幅広く体系的な知識が必要だと気付き、AI_STANDARDの導入を決めました。 AI_STANDARDで学んだことで、講座修了から1年後には物体検出のシステムを実装できるまでになりました。 また、できることが増えただけではなく、できないという判断ができるようになったことが大きかったと思います。こういうシステムを作りたいという相談を受けたときに、それがどの位の精度で実現できるかを判断して、的確なご提案ができるようになりました。

体系的な知識装着で 柔軟で最適な提案が可能に

三菱商事株式会社

AIに関する基礎的な知識を、最新の事項も含め再整理・再確認すべく、講座の受講に至りました。 基礎的な統計やデータ分析を理解した上で、ディープラーニングの概念や手法を学ぶというように、順序立てて体系的に学べる点が良かったです。 体系的に学んだことで、どの方法が適切かどうか、何がメリットやデメリットとなるのかなど、全体感を把握した上で説明ができるようになりました。また、技術や手法についての背景の知識まで講座で網羅できているため、相手の理解度に合わせた説明ができるようになり、より高い納得感を得られるようになりました。

カリキュラムや導入事例等の詳細は
資料にてご確認頂けます!

パートナー

NTT DATA

SoftBank C&S

FUJITSU

共同開発

東京大学大学院 教授 越塚 登

1994年 東京大学大学院理学系研究科 情報科学専攻博士課程修了。2009年より、現職。実世界からIoT技術によって得られたビッグデータやオープンデータを活用し、機械学習や深層学習をはじめとしたデータサイエンスの知見も動員して総合的に分析し、デジタルトランスフォーメーションの実現を目指した研究を行う。