実務で使える
ディープラーニング講座(E資格対応)

当講座は、JDLA認定プログラムであり、AI・ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を学習します。 JDLA認定プログラムとは、JDLAが実施するエンジニア資格(E資格)の受験資格を得るために修了が必要となる教育プログラムです。

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OUR SOLUTIONS

こんな方におすすめ

ディープラーニングを体系的に学びたい方
AI・ディープラーニングエンジニアとしてビジネスに生かしたい方
E資格を取得したい方

SEMINAR INFORMATION

講座情報

前提知識 ①プログラミングの基礎知識 【必須】
②数学の基礎知識(微分積分、線形代数、確率・統計)【推奨】
価格 98,000円(税込)
受講形式 eラーニング
※Windows PCをご用意ください。
受講期間 6ヶ月 間
学習目安時間 100時間~300時間
試験日 毎年2月と8月

E資格取得のために当講座を修了する条件

JDLA認定プログラム(当講座)受講を修了し、最終試験に合格する【必須】
:当講座の最終試験に合格後、日本ディープラーニング協会(JDLA)主催の「E資格」試験を受験することが出来ます。

SEMINAR CONTENTS

講座カリキュラム

  • Day1
    • Keras(とXGBoost)で回帰分析
    • Kerasで手書き数字の分類問題
    • 確率的勾配降下法 同解答
    • 変数多項式回帰
  • Day2
    • 自動微分
    • シンプルな2層のニューラルネット(回帰)
    • シンプルな2層のニューラルネット(2値分類)
    • シンプルな2層のニューラルネット(分類)
    • Simple2Layers YearPrediction 問題
  • Day3
    • アファイン層
    • SoftmaxWithLoss層 演習問題
    • その他の層
    • 多層NN(分類)
    • 最適化法
    • 最適化法のNNへの適用
    • 初期値の取り方
    • バッチ正規化
    • 深層モデルのための最適化
  • Day4
    • 過学習
    • ドロップアウト
    • 正則化に関する演習
    • 畳み込み演算
    • プーリング演算
  • Day5
    • 畳み込み層
    • プーリング層
    • CNN
    • CNN GPU
    • Augmentation
    • ResNet
    • 分離畳み込み
  • Day6
    • U-Netによるセグメンテーション
    • pix2pix PyTorch
    • pix2pix Keras
    • MaskRCNN
    • LeakyReLU
  • Day7
    • RNN層
    • TimeRNN層
    • RNNモデル
    • 双方向RNN
    • LSTM層
    • LSTM 乗客数予測
    • GRU 乗客数予測
    • Word2Vec
    • ChatBot seq2seq
    • ChatBot Attention
    • SkipRNN
  • Day8
    • テーブルQ学習 迷路
    • DQN CartPole
    • DQN Breakout
    • 方策勾配法 迷路

SCHEDULE

受講について

開催日 エリア 価格
随時受け付け eラーニング開催 98,000円(税込)

OUR SEMINARS

講座一覧

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AI入門講座

事前知識の無い超初心者の方でも、「AIについての全体像」から「簡単なAI開発の流れ」を一から学ぶことができます。「AIやディープラーニングに興味はあるけど、何から学習を始めたら良いか分からない」方にオススメの講座です。

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機械学習のためのPython入門講座

AI開発によく使われるプログラミング言語「Python」の基礎知識をプログラミング未経験の方でも解かりやすく学ぶことができます。これからAI開発を始めていきたいけど、まず「Pythonについて知りたい」「そもそもプログラミングの経験がない」方にオススメの講座です。

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Pythonで作るAI開発の流れ入門講座

Pythonを使った簡単なAI(ディープラーニング)開発方法を学ぶことができます。「Pythonの基礎知識やプログラミング経験はあるけど、AI開発の具体的な方法は分からない」方にオススメの講座です。

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実務で使えるディープラーニング講座(E資格対応)

JDLA認定プログラムであり、AI・ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を学習します。