zero to one、効果的かつ安価に「E資格」合格を目指す「スピードパッケージ」をリリース、キャンペーン利用で実質10万円以下での「E資格」取得を可能に

このたび、株式会社zero to one（以下「zero to one」）は、日本ディープラーニング協会（以下「JDLA」）が2023 年2月17日（金）・18日（土）・19日（日）に開催を予定している2023年第1回E資格（エンジニア資格）（以下「E資格」）に向けて、効果的に合格を目指すことができる「スピードパッケージ」を個人受講生向けに70,000円（税込）でリリースいたしました。

　zero to oneでは、これまで「E資格」を目指す受講生の方々向けに、「機械学習」（監修：東北大学大学院岡谷貴之教授）、「ディープラーニング」（監修：東京大学大学院松尾豊教授）、「E資格パッケージ」の3つのコースを順番に修了いただくことで修了認定を出させていただく、「E資格向け認定プログラム」を提供させていただいております。特に「機械学習」、「ディープラーニング」については、監修の先生方のアドバイスもいただきながら、それぞれの分野のエンジニアとして理解すべき内容を独自に整理し、教材開発を行なっておりますので、JDLAが定めるE資格シラバスより広い範囲を学んでいただけるようになっている反面、E資格の合格のみを目指す場合は追加の学習項目分だけ修了までに時間を要する形になっていました。

今回、3つのコースの中から、JDLAが定めるE資格シラバスにてカバーされる範囲のみをピックアップし、より効率的に認定プログラムを修了の上、合格を目指すための新パッケージ「スピードパッケージ」をご用意し、本日11月1日にリリースいたしました。ビデオ講座、クラウド型のプログラミング演習含め、完全オンラインにてご提供、演習課題のためのヒント機能や自動採点機能も完備されているため、受講者はオンラインで、自らのペースで学習、修了していただくことが可能です。さらに、学習内容をコンパクトに絞り、個人受講でのクレジットカード決済に限定することで、70,000 円（税込）でのご提供を可能にいたしました。

以下の「キャッシュバックキャンペーン」適用の場合、受験料込みで実質70,000円での「E資格」取得が可能になります。先着50名の範囲で、順次受講開始が可能になりますので、一人でも多くの方々の受講を、お待ち申し上げております。

■「E資格一発合格で受験料キャッシュバックキャンペーン」も併せて実施
「スピードパッケージ」の提供開始を記念して、「E資格一発合格で受験料キャッシュバックキャンペーン」を開始いたします。スピードパッケージ受講者の方で「E資格2023#1」を受験し合格された方に、弊社の所定のアンケートにご協力いただくことで、E資格の受験料と同額の33,000円相当のAmazonギフト券をキャッシュバックいたします。

これは、弊社独自のアンケートより、「G検定」合格者の中で「E資格」を目指されている方々の、学習への一番のネックが価格であり、8割以上の方々が「プログラム受講料＋受験料」で50,000円〜100,000円の範囲で収めたいニーズをお持ちであったことから、それに対応したパッケージの提供とキャンペーンを実施することにいたしました。

＜参考サイト＞
スピードパッケージ：　https://zero2one.jp/product/jdla-e-shikaku-speedpack/
JDLA「E資格」向け認定プログラム（通常版）：　https://zero2one.jp/jdla-e-shikaku/
E資格とは？（＜体験型＞学習ブログより）：　https://zero2one.jp/learningblog/whats-e-shikaku/

＜JDLA「E資格」向け認定プログラム：「スピードパッケージ」概要＞
・提供開始日：2022年11月1日（火）
・受講期間：購入完了日〜2023年2月28日（火）
・時間：ビデオ教材受講、演習課題の修了含めて、40〜60時間程度
・形式：完全オンライン（ビデオ講座とクラウド演習）

・価格：70,000円（税込）
・合格保証：あり（不合格の方は、2023年8月末まで無償にて受講期限の延長を行います）
・定員：50名（先着順）

・履修要件：　①微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須
              　　 ②プログラミング（PyTorch、もしくはTensorFlow）の基礎知識必須*
＊特に②については、＜体験型＞学習ブログの以下どちらかの内容について、最低限理解できることが要件となります。必ず事前にご確認ください。
・PyTorch： https://zero2one.jp/learningblog/pytorch-tutorial-part1/
・TensorFlow： https://zero2one.jp/learningblog/tensorflow-tutorial-part1/

・その他：
・個人でのクレジットカード決済のみの取り扱いになります（VISA、マスターカードのみ有効）。
・サポートについては、ヒント機能のみとなります。
・2023年2月の「E資格」受験のための修了期限は、2月2日（木）12:00です。
（それ以降の修了については、2023年8月以降の「E資格」受験となります。）

＜「E資格一発合格で受験料キャッシュバックキャンペーン」概要＞
キャンペーン開始予定日：2022年11月1日（火）
対象者：上記「スピードパッケージ」の受講生 50名
キャッシュバック金額：E資格受験料相当の33,000円（Amazonギフトカードにてご贈呈）
キャッシュバック条件：「スピードパッケージ」を修了後に、「E資格2023#1」を受験し合格すること。合格後に、弊社よりお送りするアンケートを期限内にご回答いただくことが条件となります。

＜画面イメージ＞

＜「スピードパッケージ」シラバス＞

Module1 イントロダクジョン
·       イントロダクション

Module2 応用数学
·       (1) 確率・統計
·       (2) 情報理論
·       Module2 修了課題

Module3 機械学習 I
·       (1-1) 機械学習の基礎
·       (1-2) 教師あり学習 〜回帰問題〜
·       (1-3) 教師あり学習 〜分類問題〜
·       (1-4) もう一つの分類アルゴリズム 〜サポートベクトルマシン〜
·       (1-5) 教師なし学習 〜クラスタリング手法〜
·       (1-6) 半教師あり学習、機械学習課題、交差検証
·       (1-7) ハイパーパラメータ、最尤推定
·       Module3 修了課題

Module4 機械学習 II
·       (2) 実用的な方法論
·       (3-1) 強化学習の基礎
·       (3-2) マルコフ決定過程とベルマン方程式
·       (3-3) 価値反復法と方策勾配法
·       Module4 修了課題

Module5 深層学習 I
·       (1-1) 順伝播型ネットワーク
·       (1-2) 活性化関数
·       (2-1) 深層モデルのための正則化
·       (2-2) アンサンブル学習
·       (3) 深層モデルのための最適化
·       (4) 畳み込みネットワーク
·       (5) 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
·       (6) 生成モデル
·       (7) 深層強化学習
·       Module5 修了課題

Module6 深層学習 II
·       (8) グラフニューラルネットワーク
·       (9-1) 深層学習の適用方法 〜画像認識〜
·       (9-2) 深層学習の適用方法 〜画像の局在化・検知・セグメンテーション〜
·       (9-3) 深層学習の適用方法 〜自然言語処理〜
·       (9-4) 深層学習の適用方法 〜音声認識〜
·       (9-5)深層学習の適用方法 〜スタイル変換〜
·       (10) 距離学習(Metric Learning)
·       (11) メタ学習(Meta Learning)
·       (12) 深層学習の説明性
·       Module6 修了課題

Module7 開発・運用環境
·       (1) ミドルウェア
·       (2) エッジコンピューティング
·       (3) 分散処理
·       (4) アクセラレータ
·       (5) 環境構築
·       Module7 修了課題