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AIジェネラリスト基礎講座
AIジェネラリスト基礎講座の一部の動画が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約2時間相当）
- 本編：第1章 AIをめぐる歴史と動向
- G検定対策編：第2章 人工知能をめぐる動向
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
得られる知識・スキル
- AIの俯瞰的知識
ディープラーニングの基礎や最新手法、プロジェクトの進め方、社会的課題を学び、さまざまなAI技術のビジネス応用ができるようになります。
- AIのビジネス適用の勘所
AIの歴史を振り返りながら本質に迫ることで、AI活用を考える際に必要な考え方を学び、実務に適用することができるようになります。
- AIができる事・できない事を説明する力
- AIを業務に適用するための提案力
人工知能の定義や歴史、最新の動向や抱える問題に関して実例を元に学び、AIの本質を捉えた企画立案ができるようになります。
- G検定に合格するレベルの知識
出題範囲の広いG検定の全体像を理解し、一流のAIジェネラリストとして関連する技術の説明ができるようになります。
G検定とは日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するジェネラリスト向けの検定です。詳細は、JDLAのHPの『G検定とは』をご覧ください。
実際の教材例
講座の特長
前提知識不要
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されています。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。
カリキュラムは「本編」と「G検定対策編」の2部構成
「本編」ではAIジェネラリストとして必要な知識や考え方を学びます。「G検定対策編」は各章がキーワード説明、問題、解説で構成されており、G検定合格に向け、徹底した試験対策が行える内容となっています。「G検定対策編」では、G検定対策アプリに収録されている問題の中から約300問出題されてます。
国際的に活躍するAI研究の第一人者である杉山将東京大学大学院教授の監修のもと、現役のデータサイエンティストが教材を作成しています。
G検定合格に必要な知識を凝縮
本講座のカリキュラムは、日本ディープラーニング協会（JDLA)主催「G検定」合格レベルの知識習得を想定したものです。AIプロジェクトの計画やデータ収集、法律・契約など、より実践的な内容が追加された新シラバスに対応しています。また、最近の出題傾向を押さえたカリキュラム内容で、試験本番にも対応できるようになっています。
カリキュラム
動画講義はAIジェネラリストとして必要な知識、考え方、事例を学ぶ「本編」とG検定の対策に特化した「G検定対策編」の2部構成です。
第1章 AIをめぐる歴史と動向
- 3度のAIブーム
- 1990年以降における代表的なできごと
- AIの将来
第2章 機械学習
- 機械学習入門
- 性能評価指標
- モデルの検証と正則化
- 強化学習の基礎
第3章 深層学習
- 深層学習入門
- 深層学習の様々なモデル
- 全結合型ニューラルネットワーク
- 自己符号化器
- 畳み込み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
- CNNとRNNの組み合わせ
第4章 産業応用
- AI事例
第5章 社会の動向
- 計算機環境の動向
- データセットが関わる法律
- 学習済みモデルが関わる法律
- 損害賠償責任
- データ管理・利用の仕組み
- AIと倫理
- AI創作物
- AIが生成する偽物
第6章 AI活用の勘所
- AI活用の勘所
- [ワーク]AI活用サービスの検討
動画講義はAIジェネラリストとして必要な知識、考え方、事例を学ぶ「本編」とG検定の対策に特化した「G検定対策編」の2部構成です。
「G検定対策編」の各章は、キーワード説明、問題、解説で構成されています。
第1章 人工知能とは
- 人工知能の定義
- 人工知能研究の歴史
第2章 人工知能をめぐる動向
- 探索・推論
- 知識表現
- 機械学習・深層学習
第3章 人工知能分野の問題
第4章 数理・統計
第5章 機械学習の具体的手法
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- モデルの評価
第6章 ディープラーニングの概要
- ニューラルネットワークとディープラーニング
- ディープラーニングのアプローチ
- ディープラーニングを実現するには
- 活性化関数
- 学習の最適化
- 更なるテクニック
第7章 ディープラーニングの手法
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
- 深層生成モデル
- 画像認識分野
- 音声処理と自然言語処理分野
- 深層強化学習分野
- モデルの解釈性とその対応
- モデルの軽量化
第8章 ディープラーニングの社会実装に向けて
- AIと社会
- AIプロジェクトの進め方
- データの収集
- データの加工・分析・学習
- 実装・運用・評価
- クライシス・マネジメント
開催日程
オンライン講座：eラーニング形式
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
お問い合わせ
講師紹介
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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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
受講者の声
個人受講
- 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りする度合いを変えていただけたのがよかったです。また、他の受講者の観点を知ることで、新たな発見もありました。
G検定対策の仕上げ
講座以外にもG検定対策の仕上げとして「書籍」と「スマートフォンアプリ」の2つの学習方法をご用意しています。ご自身の学習スタイルに合わせてお選びいただけます。
まとまった時間で学習
スキルアップAI株式会社の講師が著者として提供するG検定対策の問題集。第2版では、最新のシラバスに沿った問題のほか、XAI、DX、自然言語処理、音声認識、強化学習などの最新技術に関する設問にも対応。
スキマ時間で学習
