実践特化型カリキュラム
基礎から応用、そして実務レベルのデプロイまで。
「作ったことがある」レベルではなく、「現場で動かせる」スキルを習得します。
基礎：AIエンジニアの土台作り
Pythonの基本から、データの扱い、統計まで。AIを自在に操るために必要な「共通言語」を身につけます。難しい理論も、サトリエンジンがわかるまで解説します。
- ✓ Python環境構築 (Docker)
- ✓ 探索的データ分析 (EDA)
- ✓ 数学基礎 (確率・統計・微積分)
機械学習アルゴリズム
回帰、分類、クラスタリング。Scikit-Learnを用いた古典的機械学習の実装と評価手法を学びます。
ディープラーニング & LLM
PyTorchによるニューラルネットワーク構築、CNN/RNN、転移学習、そして最新のLLMファインチューニングやRAG構築まで。
Phase
4 (1週間)
実務プロジェクト開発 & デプロイ
学習モデルをWEBアプリ(FastAPI/Streamlit)として実装し、クラウドへデプロイ。 採用担当者の目に留まる「動くポートフォリオ」を完成させます。
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1年間
学び放題
全てのカリキュラム
閲覧・制作し放題
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現役AIエンジニアによる
週1回の1on1