東大発AIベンチャーのAI人材育成サービス「iLect」、AI人材育成講座「iLect Academy」を今秋より4講座開催

PR TIMES / 2020年7月17日 11時40分

「DL4E (ディープラーニング基礎講座)」、「DS4Me (データサイエンティスト育成講座)」を秋冬2回ずつ開催

 実践的なAI人材育成サービスを提供する「iLect」(運営:AI総合研究所「NABLAS株式会社」、本社:東京都文京区7−3−1 東京大学 南研究棟、)は、定評のある「DL4E (ディープラーニング基礎講座)」、「DS4Me (データサイエンティスト育成講座)」を、秋冬2回ずつ開催する事を発表しました。



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■ iLect Academyについて
「iLect Academy」とは、iLectが主催する複数企業向けのAI人材育成講座を提供するサービスです。複数企業様にオンライン上に集っていただき、2~3ヶ月の短期間で合同的に講座を開催いたします。今回はコロナウィルスの影響につき、オンラインで受講いただけるiLect ONにて提供いたします。講座はリアルタイムでライブ配信いたします。


■ iLect Academy 2020年度 開催日程
今回はDL4E (ディープラーニング基礎講座)」と「DS4Me (データサイエンティスト育成講座)」を秋冬2回ずつ開催いたします。
ウェブサイト及びお申し込みフォーム: https://www.ilect.net/academy

<DL4E - Deep Learning for Expert (Deep Learning 基礎講座 *E資格対応版)>
高度な研究者やエンジニアの育成を目指す講座です。Deep Learningの主要トピックを数学的な基礎知識と共に網羅的に学ぶことができます。本講座を修了されますと、日本ディープラーニング協会E資格の受験が可能となります。
主な対象者:高度なアルゴリズム開発を行うエンジニア、研究者、E資格取得を目指す者

- Fall(秋開催)-
講座日程(全5日):9/15(火)、9/29(火)、10/6(火)、10/13(火)、10/20(火)
講座開催時間:9:00-18:00予定
応募締め切り:8/24(月)

- Winter(冬開催)-
講座日程(全5日):12/3(木)、12/10(木)、12/17(木)、12/24(木)、1/14(木)
講座開催時間:9:00-18:00予定
応募締め切り:11/6(金)

<DS4Me - Date Science for Me (データサイエンティスト育成講座)>
データ分析官、データサイエンティスト、統計解析もできるコンサルタント等を目指す講座です。
プログラミング初心者レベルの方がPythonを使って機械学習の技術を習得し、データサイエンティストとして自身の業務課題を解決出来る様になる事を目指します。
現役のデータサイエンティストであり、書籍「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」の著者2名(塚本、山田講師)がメイン講師です。
主な対象者:全ての分野のエンジニア、データサイエンティスト、コンサルタント等

- Fall(秋開催)-
講座日程(全5日):9/17(木)、9/24(木)、9/30(水)、10/8(木)、10/15(木)
講座開催時間:9:00-18:00予定
応募締め切り:8/24(月)

- Winter(冬開催)-
講座日程(全5日):12/18(金)、12/25(金)、1/15(金)、1/22(金)、1/29(金)
講座開催時間:9:00-18:00予定
応募締め切り:11/13(金)

▼標準付随サービス

教材一式 (講義資料、演習資料)
講義ライブ配信動画 (オンライン参加者向け)
iLect System ( クラウド型 高性能GPU プログラミング環境 )
コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報
PyGradeによるNumpyテスト (受講前に実施する事前スキルテスト)
TAによるオンラインサポート
オンラインディスカッションボードの提供・運営
講座終了後に受講者毎の採点結果をレポート


▼その他講座の詳細やお申し込みについてはiLectのウェブサイトをご確認ください。
ウェブサイト及びお申し込みフォーム: https://www.ilect.net/academy

■ オンラインでのiLect Academy開催について
iLect ONにて講座を提供することで、対面形式の教室型講座とオンライン型講座の各利点を融合したハイブリッド型の講座を実現します。これまで定評のあった複数企業の受講者が弊社教室「iLect Studio」に集って行う対面形式の講座の良さをそのままに、オンライン上で再現することが可能となります。
完全オンライン型のMOOCsなどの学習プログラムは、修了率や学習効果といった面で、対面形式を中心とする教室型の講座には及ばない点が度々指摘されてきました。iLect ONで提供する講座は通常のオンライン講座と異なり、オンライン上に受講者が集合した状態で開催するため、受講者は同じタイミングで同じトピックを学ぶことになります。ディスカッションもオンラインディスカッションボードで、同一トピックに対して行われることにより、知識共有面で高い学習効果が期待できます。
また、ハイブリッド型の利点として、ライブ配信で聞き逃した部分や説明が難しかった部分を、その場ですぐに巻き戻して再生することができます。配信動画は講座後にも視聴できるため、業務などの都合で参加できない場合や復習用に利用いただけます。
iLect ONの詳細について: https://www.ilect.net/ilect-on


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■ iLectが提供するAI人材育成プログラムの良さとは
iLectが提供するAI人材育成プログラムは、これまでに3000人を超える方々に受講いただいており、高い評価を頂いております。多くの企業に研修の一環としても導入されているiLectには以下の特色がございます。

<最高水準の講師陣>
東京大学大学院などで先端的な講義を担当してきた講師や、AI研究開発のフロントラインでプロジェクトをリードしてきたエンジニアなど、様々な実績や実際に結果を出してきたメンバーが講師としてレクチャーします。

<実務に直結する実践的なカリキュラム>
より優秀なAI人材を輩出するために「コミュニティ型人材育成」という教育メソッドに基づいたカリキュラム設計をしております。全ての講座が演習中心の内容となっており、プログラミングを実践しながら学習いただくことで、深い知識を身に付けることが可能です。また、受講者の方が所属する企業の実際のデータを活用して、業務課題の解決に繋がるAIモデルを生成していただき、そのモデルの精度を競い合うコンペティションを実施しております。これにより、実務に直結するスキルを身に付けられる実践的な講座内容を実現しております。受講者同士のコミュニティ形成を促進するプログラムも含まれており、知識共有面などで高い学習効果が期待できる講座の提供が可能です。

<最先端技術を盛り込んだ教材>
R&D事業で他社との共同研究に従事するメンバーが最新の技術動向を教材に反映し、アップデートしています。進化が非常に速いAI領域においても、常に新しい技術を習得することができます。

<クラウド型のプログラミング環境「iLect System」>
演習で使用するプログラミング環境は、講座開始前に当社が全て用意しますので、受講者はブラウザ上でログインするだけですぐに学習を開始できます。開発環境は、世界中のデータサイエンティストや研究者が実務で利用しているJupyter Notebookをベースにしており、講義で習得した技術は、そのまますぐに実務で利用できます。
iLect Systemの詳細について: https://www.ilect.net/ilect-system

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■iLect(C)︎(アイレクト)について
iLect(C)︎は、NABLAS社が運営するAI人材育成・人材開発サービスのブランドです。国内最高水準の講師陣、東京大学から正式にライセンスを受けている教育プログラム、AIに関する先端的な研究に従事するスタッフが中心となったサポート体制など、特色のある講座を提供しています。講義内で実施する演習には、独自に開発したプログラミング環境iLect Systemをご利用いただきます。Webブラウザ上からアクセス可能なGPU環境を利用できるため、事前の環境構築は不要です。より高い精度のAIモデルを目指して作りながら、実践的な技術やテクニックを学べる仕組みが整っています。

■NABLAS株式会社について
当社は東京大学発のベンチャーであり、AI人材教育・育成機関、そして最先端のAI技術、特にDeep Learning技術を活用したソリューションを提供するAI総合研究所です。東京大学松尾研究室が開発したAI人材教育コンテンツと当社でアップデートしたコンテンツを学習環境iLect Systemと共に、AI人材育成サービスとして提供しています。AI技術の社会実装を様々な形で実現し、人・テクノロジー・社会問題を繋げ、人が人らしく生きられる社会の実現へ貢献していきます。

■会社概要
商号:NABLAS株式会社
代表者:代表取締役 社長 中山 浩太郎
所在地:〒113-0033 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学 南研究棟251号
設立:2017年3月
事業内容:AI人材育成事業/コンサルティング/研究開発
URL: https://nablas.com/
お問い合わせ先:pr@nablas.com(広報窓口)

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