講座の特長
前提知識は不要で学べる！
カリキュラム内にはAIに関連する技術の理解に必要な数学も含まれていますが、前提知識がなくても理解できるように解説いたします。またAIの最先端技術がどのような原理で成り立っているのか、AI関連の技術がどのようにして生まれたかなど、背景の説明からスタートするため、事前学習は不要です。
AIのビジネス適用の勘所を理解！
AIのビジネス適用は多くの事例がありますが、「AIを使うことでしか成果を出せなかった」事例は実はそれほど多くありません。本講座では、AIの歴史を振り返りながら本質に迫ることで、自社へのAI適用を考える際に必要な基礎的な考え方を身につけることができます。
G検定合格に必要な知識を凝縮！
日本ディープラーニング協会（JDLA)主催「G検定」の合格レベルの知識習得を想定したカリキュラム構成です。確認テストを通じた理解度の確認や知識定着が可能です。
本講座で得られる知識/スキル
- AIができる事・できない事を説明できるようになる
- AIを業務に適用するための提案ができるようになる
- G検定に合格するレベルの知識が身につく
法人研修で受講いただいた企業様のお声
開催概要
| 研修名 | AIジェネラリスト基礎講座 |
|---|---|
| 研修時間 | 16時間（対面） |
| プラン料金 | ■対面講座：¥100,000／1名（税別） +G検定対策プラン：+¥20,000／1名（税別） ■オンライン講座：¥80,000／1名（税別） |
| 定員 | 25名（最少催行人数10名） |
【重要】消費税増税に伴う受講料の消費税率につきましては、こちらをご確認ください。
AIジェネラリスト基礎講座に標準で含まれるもの
【対面講座】① 対面講義 ② 講義資料
【オンライン講座】① 講義動画 ② 講義資料
※最少催行人数に満たない場合は、開講日の1週間前に開催を判断致します。
G検定対策プランに含まれるもの：
① 徹底攻略G検定問題集（書籍）②試験対策動画(約８時間)
※G検定対策プランは対面講座を選択された場合のみ、オプションとして追加できます。
※G検定の受験登録は「日本ディープラーニング協会 資格試験専用Webサイト」から別途必要です。
※動画視聴期限は、次々回のG検定試験開催日までとなります。
≪オンライン講座について≫
随時お申し込み受付中です。お支払い確認後、３営業日以内に講義動画の視聴方法をご案内いたします。閲覧回数の制限等はございません。
動画視聴期限は、次々回のG検定試験開催日までとなります。
G検定とは
AI（ディープラーニング）の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定、事業応用する能力を持つ人材を定義するための資格試験です。JDLAでは、2020年までに10万人規模でジェネラリストを輩出することを目指し、知識面から育成を支援する活動に取り組まれています。詳細はJDLA公式ページをご覧ください。
【試験実績】
G検定2017 2017年12月実施 823名/1,448名 合格者率56.8％
G検定2018#1 2018年06月実施 1,136名/1,988名 合格者率57.1％
G検定2018#2 2018年11月実施 1,740名/2,680名 合格者率64.9%
G検定2019#1 2019年03月実施 2,500名/3,436名 合格者率72.7%
カリキュラム
人工知能（AI）をめぐる歴史と動向
- 人工知能／機械学習／深層学習という言葉の意味
- チューリングテスト
- AIブーム
第一次AIブーム～探索と推論の時代
○ 探索と推論 ○ 探索と推論
第二次AIブーム～エキスパートシステムの時代
○ 探索と推論エキスパートシステム ○ 探索と推論エキスパートシステムの限界 ○ 探索と推論自然言語 処理とシンボルグラウンディング問題 ○ 探索と推論フレーム問題と弱いAI、強いAI
第三次AIブーム～深層学習の時代
○ ISLVRC2012 ○ ビッグデータとGPUの性能向上 ○ 具体的事例 ○ シンギュラリティの到来 - グループワーク
機械学習の基本
- 機械学習の種類
○ 教師あり学習○ 教師なし学習○ 応用的手法 - モデルの評価手法
○ 機械学習の試験 - 機械学習の代表的な応用事例
- グループワーク
基礎数学
- 基礎数学
- 微分
- 線形代数
- 統計・確率
- グループワーク
ディープラーニング
- ディープラーニングを学ぶ上で重要なこと
- 理論と手法
○ ニューラルネットワークの学習○ プログラミング技術
ディープラーニングの各種手法
○ 自己符号化器(Autoencoder)○ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)○ 回帰結合ニューラルネットワーク(再帰型ニューラルネットワー ク/RNN)○ 敵対的生成ネットワーク(GAN) - 応用分野
○ 画像認識○ 音声合成○ 自然言語処理 - 社会の動向
- グループワーク
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
東京 第14期
DAY２：09/24（火）13:30 〜 17:30
DAY３：10/01（火）13:30 〜 17:30
DAY４：10/15（火）13:30 〜 17:30
予備日：10/23（水）13:30 〜 17:30
東京 第15期
DAY２：10/09（水）13:30 〜 17:30
DAY３：10/16（水）13:30 〜 17:30
DAY４：10/23（水）13:30 〜 17:30
予備日：10/30（水）13:30 〜 17:30
場所：スキルアップＡＩ 水道橋オフィス
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋Ⅱ 5階
講師紹介
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小縣 信也兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。 -
西田 幸作
株式会社バルキー・インフォ・テック執行役員。ソフトウェア開発会社を経て、2002年より現職。長年、ソフトウェア開発、社内の新人研修、社外のIT系研修およびコンサルティングなどに従事。現在、モバイルアプリとAIの融合にも取り組んでいる。G検定2017#1合格。E資格2018#1合格。
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大阪 第6期
日程調整中
名古屋 第6期
DAY２：10/03（木）09:30 〜 18:30
予備日：10/10（木）09:30 〜 18:30
場所：西川コミュニケーションズ株式会社 本社
〒461-0005名古屋市東区東桜2-11-16 西川ビル
講師紹介
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西田 幸作
株式会社バルキー・インフォ・テック執行役員。ソフトウェア開発会社を経て、2002年より現職。長年、ソフトウェア開発、社内の新人研修、社外のIT系研修およびコンサルティングなどに従事。現在、モバイルアプリとAIの融合にも取り組んでいる。G検定2017#1合格。E資格2018#1合格。
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ご案内
当日の持ち物
筆記用具をお持ちください。
会場への入場
講義開始の10分前からとさせていただきます。
スケジュール
開催時間や日数が講座ごとに異なります。開催日程をご確認ください。
講座監修
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杉山 将
２００１年に東京工業大学博士課程修了。同大学助手・准教授を経て２０１４年より東京大学教授。２０１６年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。統計的機械学習（オーム社, 2009）、イラストで学ぶ機械学習（講談社, 2013）、機械学習のための確率と統計（講談社, 2015）など、機械学習に関する著書多数。講談社機械学習プロフェッショナルシリーズの監修も務める。
よくあるご質問
G検定はビジネスに役立ちますか？
はい。実際にG検定合格者から、「合格のための学習を通じて、エンジニアとの会話が噛み合うようになり、AI案件を任されるようになった」「社内の他の合格者とAIを使った事業企画を行なっている」といった事例を聞いています。
申込締切はいつですか？
開催日の前日までです。前日までに、お支払い済みである事が確認できている必要があります。
前提知識はどれくらい必要ですか？
本講座は、これからAIをビジネスに取り入れたいといった方も理解いただける内容となっております。前提知識は必要ございません。
オンライン講座とは？
お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をご視聴いただけます。お支払い確認後、３営業日以内に講義動画と講義テキスト（PDF）をご提供いたします。閲覧回数の制限等はございません。動画の視聴期限は、次々回のG検定試験開催日までとさせていただきます。
領収書・請求書などの発行は可能ですか？
はい、可能です。お申し込み時の備考にその旨と宛名をご記入ください。但し、クレジットカード（Paypal）でお支払いの場合、PayPal発行の受領書が領収書となりますので、領収書の発行はできません。
受講者の声
- G検定を意識した情報も盛り込んでいただいたので、ポイントを短時間で押さえることができました。
- AIに関する知識が無く不安だったが、ゼロベースからでもついていける内容でした。
- AIの書籍は数式中心の説明でわかりづらかったのですが、この講座では最小限の数式で説明してもらえたので理解しやすかったです。
- 受講者の興味や出自にあわせて、説明の砕き方や深堀度合を変えていただけたのがよかったです。また、他受講者の観点を知ることで、新たな発見もありました。
