こんな課題を感じていませんか
理論と実践のギャップ
書籍やオンライン講座で学んだ知識を、実際の問題解決に適用する際に戸惑いを感じる。どのアルゴリズムをどんな場面で使うべきか、判断基準が明確でない。
実装経験の不足
コードを書く機会が限られており、モデル構築からデプロイまでの一連の流れを経験できていない。ポートフォリオに載せられる成果物が作れない。
学習の方向性
機械学習の分野は広く、何から始めてどう進めばよいか迷っている。自分のペースで、しかし体系的に学べる環境を探している。
質問できる環境
独学では疑問点が解決できず、つまずいた時に相談できる相手がいない。実務で使えるレベルに到達するには、適切なフィードバックが必要。
Manabiai の学習アプローチ
理論の理解だけでなく、実装を通じた体験的な学びを重視しています。段階的なカリキュラムで、確実にスキルを積み上げていけるよう設計されています。
概念の理解
アルゴリズムの動作原理や数学的背景を、図解や具体例を用いて丁寧に説明します。なぜそのアプローチが有効なのか、本質的な理解を促します。
実践的な実装
PythonとTensorFlow、PyTorchなどの主要ライブラリを使った実装演習を豊富に用意。コードを書きながら、実務で求められるスキルを身につけます。
プロジェクト完成
学んだ知識を統合し、実際のビジネス課題を想定したプロジェクトに取り組みます。ポートフォリオとして活用できる成果物を作成します。
学習の進展過程
- 理論的な知識はあるが、実装に不安がある
- どのアルゴリズムを選ぶべきか判断できない
- ポートフォリオに載せられる実績がない
- エラーが出ると解決に時間がかかる
- 問題に応じた適切なアプローチを選択できる
- モデル構築からデプロイまで一貫して実装できる
- 実務レベルのプロジェクトを完成させている
- 技術的な課題に対して自力で解決策を見出せる
実践的な学習環境
東京大学産学連携プラザに拠点を置き、アカデミックな知見と実務的なアプローチを統合したカリキュラムを提供しています。
プログラムの特徴
学習相談をお申し込みください
プログラムの詳細や学習方法について、お気軽にお問い合わせください。あなたの目標に合わせた学習プランをご提案します。
まずはお気軽にご相談ください
学習プランやプログラムの内容について、無料でご相談いただけます。あなたの現在のスキルレベルや目標に応じて、最適な学習の進め方をご提案します。
無料相談
プログラムの詳細や学習方法についてお答えします
柔軟な対応
あなたのペースや状況に合わせて学習を進められます
段階的な学習
基礎から応用まで、着実にスキルを積み上げられます
ご用意しているプログラム
あなたの学習目標やスキルレベルに応じて、3つのプログラムからお選びいただけます。それぞれが独立して完結する内容となっており、順番に受講することで段階的なスキルアップも可能です。
機械学習基礎
教師あり学習・教師なし学習の基本概念から、回帰・分類・クラスタリングの古典的アルゴリズムまで。Pythonとscikit-learnを用いた実装演習を通じて、機械学習の基礎を確立します。
ディープラーニング
ニューラルネットワークの基礎から、CNN・RNN・注意機構まで。TensorFlowとPyTorchを用いた実装を通じて、最新の深層学習手法を習得します。機械学習の基礎知識がある方向けです。
応用プロジェクト
問題設定からデプロイまで、実務的なプロジェクトを完遂します。データパイプライン構築、モデル選択、ハイパーパラメータ調整など、ポートフォリオに載せられる成果物を作成します。