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
※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AI検定です。詳細は、JDLAのHPの『G検定とは』をご覧ください。
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。
講座概要
| 受講スタイル |
お好きな場所で講座をライブ配信で受講いただけます。 |
|---|---|
| 講座時間 |
16時間 |
| 料金 |
132,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
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定員 |
25名（最少催行人数10名） |
|
備考 |
0から始める機械学習/ディープラーニング講座にお申し込み方には、試験対策動画（約8時間）、徹底攻略G検定問題集が含まれます。 |
| 受講スタイル | お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。 |
|---|---|
| 講座時間 |
11時間（オリジナルキーワード集説明動画時間は除く） |
| 料金 |
110,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
| 定員 |
– |
|
備考 |
0から始める機械学習/ディープラーニング講座にお申し込み方には、試験対策動画（約8時間）、徹底攻略G検定問題集が含まれます。 |
カリキュラム
第1章 AI をめぐる歴史と動向
- 3度のAIブーム
- 人工知能の歴史
- 将来
- ワーク
第2章 基礎数学
- 機械学習で特に大事な数学知識
- ワーク
第3章 機械学習
- 機械学習入門
- モデルの性能評価指標
- モデルの検証と正則化
- 強化学習の基礎
- ワーク
第4章 ディープラーニング基礎
- ディープラーニング入門
- ディープラーニングの様々なモデル
- 再帰型ニューラルネットワーク
- ワーク
第5章 ディープラーニング応用
- 著名なCNNモデル
- 自然言語処理における深層学習
- WAVENET
- GOOGLE’S NEURAL MACHINE TRANSLATION SYSTEM
- 敵対的生成ネットワーク
- 深層強化学習
- 転移学習
- ワーク
第6章 産業応用
- 産業応用
- ディープラーニング G検定公式テキストに掲載されている事例
第7章 社会の動向
- 自動運転関連の動向
- 各国の政策動向
- 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
- ワーク
第8章 AI活用の勘所
- AI活用の勘所
- ワーク
開催日程
ライブ配信講座
第23期
※募集締め切り
DAY1：2/6(土) 14:00～18:00
DAY2：2/20(土) 14:00～18:00
DAY3：2/27(土) 14:00～18:00
DAY4：3/6(土) 14:00～18:00
予備：3/7(日) 14:00～18:00
講師：藤川 和樹
オンライン講座
お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。
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。
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。
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。
