学びの効果を最大限にひきだすAIプログラミング学習

集中力や記憶の定着がしやすいマイクロラーニングをとりいれ、より短い時間で効率よく学習効果を最大化できるサービスです。小テストも設け、再学習での記憶定着を支援しているだけでなく、理解が不足している箇所もチェックできます。

ED HACK

1. Python+数学

SCROLL

ED HACKは AIプログラミング言語特化の
オンライン学習講座(eラーニング)

脳科学の仕組みで集中力UP

脳科学の仕組みで集中力UP

脳科学の研究で集中力が高まることが立証された仕組みを取り入れ、学びを加速!

教え方に定評のある人気講師

教え方に定評のある人気講師

経験豊富な実務家でわかりやすいと評判の講師から学べる!

記憶の定着促進

記憶の定着促進

時間とともにどれだけ忘れるかを実証した「エビングハウスの忘却曲線」の要素をくみいれ、忘れやすいタイミングで再学習するテストを用意、記憶定着をサポート!

学習効果が高いマイクロラーニング

学習効果が高いマイクロラーニング

集中力が途切れにくく、学習の定着に効果的な短時間動画のコンテンツ。5分ほどの短時間動画なので、通勤時間やすきま時間も有効活用!

ED HACKの特徴

1. 日本ディープラーニング協会
E資格認定講座

ディープラーニング講座は、日本ディープラーニング協会のエンジニア資格であるE資格の認定講座です。(認定番号0005)したがって、講座を修了、修了試験に合格するとE資格の受験資格が得られます。

JDLA

2. 実務家が作成・監修した独自の
実践的カリキュラム

カリキュラムは、深層学習を2012年の業界黎明期より実践している専門家が作成し、日本ディープラーニング協会有識者会員・東大招聘講師・amazonベストセラー本著者・深層学習を実務で使う現役CTOの巣籠悠輔氏が監修。
理論の体系的な理解だけでなく、実務活用を徹底的に意識して作成した、現場で使えるオリジナルカリキュラムです。

実務家が作成・監修した独自の実践的カリキュラム

3. 未経験可能な求人紹介

AI・ビッグデータ専門として業界黎明期より培ってきた豊富な企業ネットワークを活かし、未経験可能な求人をご紹介します。
私たちは、講座の価値は満足度はもちろん、その先の仕事にいかに活かせるかにかかっていると考えています。
したがって、転職成功者を一人でも多く輩出することを目指します。

未経験可能な求人紹介

講座一覧

人気
Python + 数学講座

Python + 数学講座

  • local_offer
  • Python
  • 入門
  • 高校数学
  • 応用数学

43,780円(税込)

機械学習講座

機械学習講座

  • local_offer
  • 機械学習
  • 初級

76,780円(税込)

ディープラーニング講座

ディープラーニング講座

  • local_offer
  • 中級
  • DNN
  • CNN
  • RNN

98,780円(税込)

新着
パッケージプラン

パッケージプラン

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  • Python+数学講座
  • 機械学習講座
  • ディープラーニング講座

割引価格32,901円引き!

186,439円(税込)

  • ※講座料金には講師への質問も含まれます。
  • ※受講期間は「受講開始日より180日間」となります。
  • ※2020年9月以前にキャンペーン価格で受講されていた方も、講師への質問有料オプション(22,000円/税込)をお付けすることができますので、こちらからご連絡お願いします。

講師紹介

山田講師

山田 典一

  • 機械学習講座

マーケティング領域を主とした高度アナリティクス業務に約15年間従事。Yahoo!Japanのデータアナリストを経験した後、ビッグデータ分析業界最大手のブレインパッド等にてキャンペーン効果測定手法の開発・組織浸透、主要クライアントとのアナリティクスリレーションシップの構築、グローバル連携プロジェクト等一連の業務を経験。

鈴木講師

鈴木 啓章

  • Python入門+数学講座

オイシックスドット大地株式会社 データ分析エンジニア。学習塾で数学の講師を経験後、SIerに転職。そこでFXの分析を経験。現職では、機械学習を用いて需要予測や、リコメンド機能の開発、自然言語処理で分類等に従事。早稲田大学卒業

五木田講師

五木田 和也

  • ディープラーニング講座
  • ケーススタディ実演講座

千葉工業大学で数値計算、機械学習、画像認識の研究を経て2012年にウサギィ(本社:東京都港区)に入社。組合せ最適化、画像認識、自然言語処理分野を中心に機械学習を使ったソフトウエア開発を行う。ディープラーニングを初めとした従来の特化型AI開発の傍ら、脳の再現を目指した汎用AIについての研究開発にも取り組む。

受講の流れ

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