300社以上の導入実績

こんなお悩みを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、AIエンジニア不足を解決できる法人向け研修サービスAI-STANDARD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で何ができるか?
    わかる人材がほしい

    >>>

  • 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のプロダクトを
    開発できる人材がほしい

    >>>

  • AI-STANDARD AIエンジニア・カリキュラム講座イメージ
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  • AI-STANDARD AIエンジニア・カリキュラム講座イメージ
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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!

資料ではカリキュラムの詳細や導入事例などを
詳しくご説明しております。

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理由2

充実のサポートで確実に知識習得!

  • AIエンジニア不足を解決できる法人向け研修サービスAI-STANDARD チャットサポートイメージ
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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95.7%
受講者満足度4.5点を実現

弊社研修の修了率 95.7% 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 ※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

資料ではカリキュラムの詳細や導入事例などを
詳しくご説明しております。

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導入企業の声

  • 株式会社みずほフィナンシャルグループ

    金融業務レベルアップの鍵は
    「AIリテラシーの向上」

    株式会社みずほフィナンシャルグループ

    「AI」と一口に言っても、それを定義するのは難しく、メンバー各々が独学で学ぼうとするとリテラシーに濃淡が出てしまいます。AI_STANDARDでは冒頭でその定義がされていたのが良かったです。
    また、AIについて体系だって学んだことで、“AIに何ができるか”を把握し、“どういう風に金融業務とマッチングさせるか”と考えられるようになりました。
    AIに関するリテラシーを高めることによって、「AIを使っていかに自分たちのビジネス課題を解決できるか」という想像力が増してくると思っています。
    多くのメンバーのAIリテラシーを高め、プロジェクトを推進するだけでなく、ゼロから生み出す人材を創出する。その実現のために今後もAI_STANDARDの受講者を募集していきたいと考えています。

  • ヤマトシステム開発株式会社

    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。

  • 株式会社アイネス

    「AIは万能ではない」ことを理解してこそ、顧客に最適な提案ができる。

    株式会社アイネス

    お客様である金融業界の方々はテクノロジーにとても敏感で、デジタル化の推進はもちろん、投資も積極的に行っています。そういったお客様のニーズに応えるためにAIに対するリテラシーを高める必要性を感じるようになりました。
    また、漠然とAIと付き合うのではなく、方法論を理解した上で「何が最適か」を選ぶことが出来るという状態にならなければいけないという思いもありました。
    AI_STANDARDで学習をしてからは、AIに関して根拠を持ったより具体的な提案をできるようになりました。今後、AI_STANDARDを活用してSI開発の中で必要に応じて機械学習やディープラーニングの要素を加えた開発も行っていきたいと考えています。

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賛助企業・団体

  • マイクロソフト コーポレーション
  • NVIDIA Corporation
  • 一般社団法人日本ディープラーニング協会

パートナー

  • 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
  • SB C&S株式会社
  • 株式会社富士通ラーニングメディア

共同開発

越塚 登

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。

浅川 伸一

東京女子大学 研究員 浅川 伸一

一般社団法人日本ディープラーニング協会有識者会員。エルマンネットの考案者ジェフ・エルマンに師事し、人間の高次認知機能をシミュレートすることを通して「知的」であるということはどういうことかを解明するため研究を続ける。著書に「Pythonで体験する深層学習 コロナ社 (2016/7/26)」など。