NABLASNABLAS／【2022年5月より開催】E資格 2022年8月試験 対応、実践型AI人材育成講座「iLect Academy 2022 DL4E Spring」

複数企業参加型のAI人材育成プログラム「iLect Academy 2022 DL4E Spring」とは
「iLect」は、AI総合研究所として活動する東大発企業 NABLAS社が提供する課題解決のための実践型AI人材育成講座です。「iLect Academy 2022 DL4E Spring」の特徴は大きく以下の5つです。

• AI分野第一線で活躍する講師陣 (AI研究の第一線で活躍する研究者やエンジニア, Kaggle Grandmasterが講師を担当)
• 実践的・実用指向の講座 (東京大学からライセンスを受けて提供する質の高い演習中心の教材)
• 教育工学に基づいて設計された高い学習効率の講座 (対面形式と遜色のない受講体験を目指した、リアルタイム配信と講義アシスタントによる講義中の質疑の即時対応による、インタラクティブ性の高い講座, コンペ形式を取り入れた実践的学習方法)
• ブラウザのみで利用可能な学習システム (事前の環境構築不要, 独自開発の機械学習・深層学習向け機能)
• リアルタイム配信形式を活かした情報交換会の開催 (講義後に企業人や学生を跨いだ受講者交流会を開催)

WEBサイト及びお申し込みフォーム：https://www.ilect.net/academy
※前回の iLect Academy 2021 DL4E (Grandmasterが講師を担当) の「受講生からの声」を抜粋し下記に掲載しています。

※ リアルタイム配信での実際の受講風景

■ iLect Academy 2022 DL4E Spring 開催日程

全6日：2022/5/12（木） , 5/26（木） , 6/9（木） , 6/23（木） , 7/7（木） , 7/21（木）
講座開催時間：9:00-18:00予定
形式：オンライン講座

応募締め切り：4/21（木） 

• WEBサイト及びお申し込みフォーム： https://www.ilect.net/academy

＜DL4E – Deep Learning for Expert (JDLA 2022#2 対応) の詳細＞
主な受講対象者：高度なアルゴリズム開発を行うエンジニア、研究者、自社の課題解決を目指す方、E資格取得を目指す方

本講座はディープラーニングに関する内部構造を理解することで、最新のモデルを使いこなし、プロダクト開発などに従事できる人材を育成するためにデザインされたカリキュラムであり、難易度は高いものの、その実践的な内容と演習中心の講座には定評があります。 2017年の提供開始以降、受講満足度は92.5%にのぼり、講座修了後は受講者の実業務においてAIプロジェクトやDX化の推進に役立っています。

今回は、前回好評であった、講義後の受講者間の情報交換会 (オンライン) を開催します。

本講座は世界中のデータサイエンティストや機械学習エンジニアが競い合う世界最大規模のプラットフォーム「Kaggle」にて、Grandmasterの称号（2021年8月時点、Grandmaster は世界に232人、日本国内に十数名存在）を持ち、AI技術開発の第一線で活躍している技術者を講師として迎え講義を提供します。

※ iLect System 演習時の画面

■ 次世代人材の育成貢献のため、全国5名の学生へ講座を無償提供
多くの学生の方々にディープラーニングの技術を習得頂き、技術革新がいっそう進むよう、iLect Academy 2021 ではAIに興味のある全国の学生へ「DL4E – Deep Learning for Expert」の受講枠を5名へ無償提供します。講座の受講資格は事前のPython, NumPyの事前テスト(PyGrade) を受験頂き、合格した方々から弊社で選定してご連絡させて頂きます(合格条件や選定方法、選考結果の詳細についてはお答えしかねますので予めご了承下さい)。
学生用応募フォーム　https://forms.gle/7VSzDco1EdJ33AYG6

学生応募条件
・2022年5月時点で学生である方 (年齢不問)
・受講の際に使用するPCおよびインターネット環境をお持ちの方
・事前のスキルテストを開催期間中にオンラインで受験できる方
・講義開講日にオンライン授業に参加できる方
・各回の課題において、十分に時間を確保して取り組み、提出する意思がある方
・積極的に受講者が集うディスカッションボードや交流会(オンライン)で情報、意見交換をできる方
・講座後、簡易インタビュー等にご協力いただける方

学生向け「iLect Academy 2022 DL4E Spring – Deep Learning for Expert」
応募フォーム https://forms.gle/7VSzDco1EdJ33AYG6　応募締め切り、2022/4/20（水） 23:59

​▼標準付随サービス教材一式 (講義資料、演習資料) 講義リアルタイム配信動画 (オンライン参加者向け)

• iLect System (ブラウザのみで利用可能な学習・AI開発環境 高性能GPU)
• コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報、課題上位者の解法共有と講座アシスタントのフィードバック
• PyGradeによるNumpyテスト (受講前に実施する事前スキルテスト)
• 企業との共同研究開発にも従事する講座アシスタントによるリアルタイムサポート
• オンラインディスカッションボードの提供、運営
• 講座後の情報交換会の開催
• 復習用オンデマンド動画配信
• 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントをレポート (法人3名様以上申込時のみ) 

＜受講生の声＞
前回の iLect Academy 2021 DL4E winter をご受講された皆さんからいただいた声を一部を抜粋してご紹介します。

＜本講座を同僚や知人に勧めたいと思いますか。＞
NPS平均 8.2 ポイント

＜その理由＞
社会人Aさん：自身の疑問点に対して、Deep Learningに精通をしている講師陣が深いところまで含めて返答してくださり、理論の理解がより深まりました。また、課題の成績上位者の発表とそれに対してのフィードバックがあり、自分の手法をどう改善できたのか・成績上位者の手法をさらに改善するにはどうすればよいのかを考察することでDeep Learningの実践力も上がったと感じました。さらに、単純に上位入賞してフィードバックを直接もらってみたいという気持ちがわき、モチベーション維持にもつながりました。

Bさん：kaggleのグランドマスターから講座を受けられることは大変魅力的でした。 深層学習についての最新のトピックを集めたような内容で、参加して本当に良かったと思います。 講座を受けながらslackで質問ができる手軽さにも驚きました。

Cさん：書籍等で得られる知識は最先端の知識ではないことが多く、身につけることが難しいと感じていたため、分野の最前線にいる講師から講座を受けられることは非常に魅力的だった。 物体検出や深層強化学習まで深層学習を使うものは全て網羅していたと思うのでそれが身になった。 Kaggleにも興味があったので課題でコンペを体験することができ、また、上位の方の解法を知ることができたのがとても役に立った。

Dさん：充実した高難易度の内容で、講師やTAの手厚いサポートによりとてもスムーズに学習が進み、コンペティション形式により課題に意欲的に取り組める、素晴らしい講座だった

Eさん：機械学習には取り組んだ経験があったものの深層学習に関しては知識が少しある程度で実装力がまるでありませんでした。本講座では、ゼロベースで実装をしていくことが多いころから自分の中でブラックボックスであった深層学習の詳細や実装力を身につけることができたと感じています。加えて、コンペ形式によりスコアを上げる目的で自主的に取り組めたことも成長につながったと感じています。

＜情報交換会についての声＞
社会人Aさん：交流会で、大学生と他社の方と話しました。私自身は仕事でディープラーニングを使っていないが、他のお二人は使っていたため、どのように使っているのか、仕事の経緯や背景などを聞くことができました。これから私自身もディープラーニングを使っていきたいため、お二人の話や考えが参考になり良かったです。

■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）

＜ソリューション一覧＞
・実践的なAI人材育成プログラム「iLect」
東大発、課題解決のための実践型ディープラーニング講座・データサイエンティスト育成講座
https://www.ilect.net/

・AIコンサルティング
AI/DX時代における、経営変革とプロジェクト推進支援
https://www.nablas.com/free-private-aiconsultation?lang=ja

・HPCコンサルティング
AI/ディープラーニング技術導入のための、GPU利用科学計算環境運用支援
https://www.nablas.com/technologies?lang=ja

・R&D
新技術開発および、新事業立ち上げのためのシステム開発
https://www.nablas.com/solutions?lang=ja