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【PR】AI事業を推進する会社のエンジニアがAI研修を受けてみた

今回は、E資格認定プログラム17社の中から、著名な監修者2名による信頼性の高いテキストが評判の「zero to one」講義を現役のAIエンジニアにレビューしてもらいました。

受講してくれたエンジニアは、当サイト運営会社、全研本社のグループ会社でAI事業を推進している株式会社サイシードで働いているメンバーです。

講義を受講したエンジニア

西田 圭嗣(サイシードCTO)

西田圭嗣

株式会社サイシードにてCTO(最高技術責任者)を務める。東北大学工学部卒業、スイス連邦工科大学ローザンヌ校修士課程修了。人工知能、自然言語処理を専門として、幅広い領域へ知見を拡げている。

AIエンジニア S

AIエンジニア S

株式会社サイシード社員。業務委託も含めて3年程度機械学習の研究開発を行っているAIエンジニア。

インターン生 A

インターン生 A

MARCH情報工学系の修士2年。機械学習は初心者。

インターン生 B

インターン生 B

MARCH情報工学系の修士2年。機械学習は初心者。

インターン生 C

インターン生 C

早慶情報工学系の修士2年。機械学習は半年程学んでいる。レッドコーダー。

受講したE資格認定プログラム

zero to oneの「機械学習」コース

zero to one

ディープラーニング業界でも著名な2名の教授に監修をしてもらっており、信頼性の高い講義を提供しています。

自己完結型エンジニアを生み出すことを目指して講義を作っており、完全オンラインかつ、ヒント機能など自分の力で解決できる機能を活用し、学び続けられるカリキュラムが特徴。

zero to oneの講義の良い点

講義の質・情報の信頼度が高い

西田圭嗣

西田圭嗣

著名な先生に監修をしてもらっていて講義の質、内容の正確性を担保できていると思いました。

機械学習の講義を監修している岡谷先生の本は個人的に読ませていただき、参考にさせていただいていたので、とても信頼感がありました。

今回は機械学習の部分を受講しましたが、他の講義でも松尾先生が監修をされていたりと、情報の信頼度は非常に高いんじゃないですかね。

岡谷貴之教授

機械学習講義の監修をしている岡谷貴之さんは、東北大学大学院情報科学研究科の教授。

「深層学習」という書籍を出版しているなど、ディープラーニングに対する見識の深い研究者です。

岡谷貴之さん以外にも、日本ディープラーニング協会理事長で、同様に多数の書籍を出版している松尾豊さんも他の講義で監修に入られています。

講義の内容が分かりやすい

インターン生 C

インターン生 C

ディープラーニングの応用例が幅広く画像つきで列挙されており、ディープラーニングを用いて実現できることを理解しやすい講義になっていると感じました。

また、学習に関するデバッグや、重みの初期化、アーキテクチャの決め方など、実践の際に迷いやすい点や注意すべき点の説明がなされているのも良かったです。

西田圭嗣

西田圭嗣

全体の構成がわかりやすく、この分野を把握するにはちょうど良くまとまった講義だと思います。

また、1つひとつの講義の密度が高く、理論的な背景まで含めてしっかりと説明されていたので、理解を深めることが出来ました。

ディープラーニングの講義は他にも多々あるが、数式を丁寧に追いながら説明しているという点で、この講義は分かりやすいと思います。

ディープラーニングの応用例は動画で紹介をされており、10の事例を動画で説明しています。

それぞれ1分程度で簡潔にまとめられており、理解をしやすい工夫がなされています。

応用例に限らず、講義の動画を通しで1時間などで作成しているのではなく、センテンスごとに細かく分けられているのも、学習のしやすさの秘密かもしれません。

実務に使える講義内容

AIエンジニア S

AIエンジニア S

理論と応用例を講義で示し、実装は試行錯誤できる場としてnotebookに切り出して提供している点が、学習者として能動的に取り組みやすかったです。

また、notebookの実装がよくあるフレームワークの使い方の説明ではなく、スクラッチで記述されたものなので、詳細にどこでなにをしているのかつかみやすい教材だと思います。

西田圭嗣

西田圭嗣

理論だけでなく、具体的にどのように実装されるのかに関しても言及されていて、実務として使う初学者にとっても、すんなりと取りかかれるような工夫をされているのも良かったです。

また、応用例に関しても多く紹介されており、この技術を学べば具体的にこういうことができるというイメージがはっきり湧くように出来ていたのも、実務に携わる者としてはありがたいポイントでした。

それぞれのSTEPで理論の説明、基本知識の理解だけ終わらず、応用例の紹介、実装をするための演習で構成されているのがzero to oneの講義。

ただ単に試験を合格するためのアカデミックな内容でとどまらず、実践で活躍できるAIエンジニアを育成するという方針が講義の内容からも見て取れるかと思います。

zero to oneの講義の気になった点

情報量が多いので、振り返りの時間を作った方がいい

インターン生 B

インターン生 B

情報量の多い講義なので、たまに用語が分からなくなることがありました。

要所要所で、振り返りの時間を設けることで理解が進むかと思います。

【まとめ】
実務経験者から見て役立つ
実務経験者向け講義

5名のエンジニアが口を揃えて言っていたのは、内容が分かりやすいことと実務経験者から見ても役に立つ講義であること。

資格対策系の講義は、資格対策のための講義で、実務に役に立たない。と思う方もいるかもしれませんが、zero to oneの講義は実務に活かしやすい講義であることがわかります。

しかし、今回受講してくれたインターン生のバックボーンから考えても基本的な数学知識がない場合は、理解はかなり難しいでしょう。

数学知識のない状態からディープラーニングを学ぶ場合は、他の講義を選ぶと良いかもしれません。

AIエンジニアのスキルアップを図りたい企業はぜひ問い合わせをしてみてください。

zero to one公式HPで
プログラムの詳細をチェック

今回受講した講義の基本情報

コース名 JDLA「E資格」向け認定プログラム
価格 165,000円(税込)
※ユーザー数に応じてID課金
目安学習時間 60〜100時間程度