講座の特長
圧倒的充実のカリキュラム
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教授の監修のもと、実務家が教材を作成しています。実務で使えることにフォーカスした最新シラバス対応の教材は、32時間の講義以外にも同等時間の解説動画が付属しており、講義で扱う全てのJupyter Notebookファイルについても深く解説しています。
ライブ配信でリモートでも受講可能
zoomを活用し、講座をライブで受講いただけます。講師とのやりとり、リモート受講者同士のグループワークも実施しており、対面受講に近い受講体験が可能です。
実践的スキルが習得できる講義スタイル
座学中心になりがちな知識的内容はeラーニングで予習し、対面講座ではハンズオンや実務を想定したワークを取り入れること（ブレンド型学習）で、資格に留まらない実践的スキルを身に付けルことができます。
JDLA認定プログラム第1号として、多くのE資格合格者を輩出
認定プログラム第1号として、第1回E資格から、全認定プログラムの平均を大きく上回る合格率で、これまで約400名のE資格合格者を輩出しています。
一流講師陣による徹底フォロー
経験豊富な講師陣が、講義外でも無制限にチャット質問に対応いたします。毎回の予習復習で疑問点には、全てお答えしています。また、講師が重要だと思うことに関しては、参考論文や最新事例などもご紹介しています。
講座で得られる３つのもの
講座概要
| 講座名 | 現場で使えるディープラーニング基礎講座 |
|---|---|
| 講座時間 |
・対面講座 |
| 料金 | ・対面講座、対面短期集中講座 ¥298,000／1名（税別） ※オンライン振替による差額の返金はございません。 ・オンライン講座 ¥279,000／1名（税別） |
| オプション | ・E資格模試 +¥30,000／1名（税別） 第2回E資格模試は8/8（土） ・機械学習講座セット セット価格358,000円（税別）／1名（税別） セット申し込みはこちらからお申し込みください |
| 定員 | 各回25名（最少催行人数10名） |
| 前提知識 | |
| 修了条件 |
※修了するには、上記２項目を期日(E資格試験日の３週間前頃)までに満たすことが必要です |
【共通】
※ 動画講義/Notebookの解説動画の視聴期限は、講座直後のE資格実施の翌月末までとなります
※ チャット質問期限は、講座直後のE資格実施の当月末までとなります
※ 情報理論講義動画
カリキュラム
ディープラーニング講座を通しての課題
ディープラーニング基礎 前半
- パーセプトロン
- ニューラルネットワーク
- 活性化関数
- 順伝播計算
- 出力層の設計
- 予測関数
- バッチ処理
- 損失関数
ディープラーニング基礎 後半
- ミニバッチ学習
- 微分
- 最急降下法
- 勾配法
- 誤差逆伝播法
学習の最適化
- 勾配法の学習を最適化させる方法
- 重みの初期値
- 機械学習と純粋な最適化問題の差異
- ニューラルネットワーク最適化の課題
- 最適化戦略とメタアルゴリズム
- 過学習と正則化
- バッチ正規化とその類似手法
- ドロップアウト
- 荷重減衰
ディープラーニングの様々なモデル
畳み込みニューラルネットワーク
- CNN概要
- 畳み込み層
- プーリング層
- lm2col
その他話題
- データ拡張
- 構造出力
- CNNで扱うデータの種類
中間発表
CNNの様々なモデル
- 著名なCNNモデル
- 物体検出タスクとCNN
- セマンティックセグメン テーションタスクとCNN
自己符号化器
生成モデル
- 生成モデルとは
- 変分自己符号化器
- 敵対的生成ネットワーク
機械学習で扱うデータと典型的なタスク
- 画像データ
- 時系列データ
- テキストデータ
- データの権利
再帰型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概要
- シンプルなRNN
- LSTM
- GRU
- RNNの発展モデル
- その他の話題
自然言語処理における深層学習
- 自然言語処理と深層学習
- 自然言語処理の基礎
- word2vec
- 系列変換モデル
- アテンション
- トランスフォーマー
- 外部メモリを持つニューラルネットワーク
- その他の話題
最終発表
強化学習
- 強化学習の基礎1
- 迷路問題
- 強化学習の基礎2
- 強化学習の各種手法
- Deep Q-Network
- カートポール問題
- AlphaGO
- 逆強化学習
- 深層強化学習の実用面での課題
転移学習
軽量化技術
高速化技術
開催日程
NEW【重要なお知らせ】新型コロナウィルスの感染拡大に伴う対応
4月以降の対面講座は、新型コロナウィルス感染予防対策としてライブ配信講義も実施します。
詳細はこちらをご覧ください。
東京 第19期 対面短期集中講座 ※募集締め切り
対面講義時間：9:30〜17:30対面短期集中講座概要
動画講義予習4h
・通常のDL講座のDAY2の内容（ディープラーニングの基礎）までを予習いただきます
知識テスト
・『応用数学、機械学習、ディープラーニングの基礎』についての知識テストを短期集中DL講座1週間前までに受験いただきます
・合格の場合、短期集中DL講座を受講いただけます
・不合格の場合、オンライン講座へ振替えとなり、短期集中DL講座を受講いただく事は出来ません
※知識テストは、短期集中DL講座の内容を理解できるかを判定するために実施します。修了テストの一部が範囲となります
短期集中DL講座
・通常のDL講座のDAY3~6の内容を中心に扱います
動画講義補講4h
・通常のDL講座のDAY7~8までを学習いただきます
修了テスト
・通常のDL講座と同様の修了テストを受験いただきます。最終講義日から3週間が期日となります
・期日までに合格した場合、2万円相当のamazonギフト券を受講者に還元致します
・期日までに合格できなかった場合、オンライン講座へ振替えとなり、修了を目指していただきます
オンライン
(受験日8/29のE資格試験に対応)
随時お申し込み可能です。講座開始は4月からとなります。
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。
申込期間：～2020年6月末
受講期間：2020年4月～9月末(チャット期限8月末まで)
E資格模試
| 講座名 | 第2回E資格模試 |
|---|---|
| 日程 |
8/8(土) 13:30 ～ 18:30 |
| 料金 | ・対面講座／オンライン講座 ¥30,000／1名（税別） |
| 定員 | 先着25名（対面） |
| 内容 |
|
| 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 5F） |
| 備考 |
・『現場で使えるディープラーニング基礎講座』の受講者限定でお申し込みいただけます ・筆記用具をお持ちください |
ご案内
PCの動作環境
MacOSX 10.9 以上
Windows 8 以上（64bit必須）
メモリ8GB以上必須
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
※容量の大きなデータを課題で扱いますので、より高スペックが望ましいです。
事前準備
Anaconda3-2019.03をインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。
またDAY1教材の中に、0_preparation.ipynbというファイルがあります。このファイルをNotebookで開き、手順に沿ってライブラリなどをインストールしておいてください。
※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。
※その他に必要なご準備に関しては、お申し込み後にご案内いたします。
当日の持ち物
ご自身のノートPC。
※Wi-Fi環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください。
会場への入場
講義開始の10分前
スケジュール
ご希望の講座にてご確認ください。
講座監修
-
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
学習時間はどれぐらい必要ですか？
予習復習や通し課題に取り組む時間なども含め、週10時間〜20時間程度確保していただく必要がございます。
申込締切はいつですか？
開催日（対面講座）の３日前までです。３日前までに、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。対面講座は動画講義を視聴していることが前提ですので、余裕を持ってお申し込みいただくことをお勧めいたします。オンラインの場合、随時お申し込みいただけます。
最少催行人数に満たない場合はどうなりますか？
開講日の2週間前までに最少催行人数に満たない場合には、講座の開催を中止する場合がございます。中止の際には、開講日の10日前までにメールにてご連絡し、振替、返金対応を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、可能ですので、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。
開催日程に記載されている予備日とは何ですか？
気象状況や講師の体調不良などにより講座を延期をさせていただくことがあるため、予備日を設けております。予定通り授業が開催された場合には、予備日に授業を行うことはございません。
対面講座で欠席した場合は他講座へ振り替えなどはできますか？
欠席されても他講座などへの振替えはできません。欠席時の講座は自学習でお願いしております。講座に関して不明な点があればいつでもチャットで質問が可能です。
どうしても講義に参加できない日程があります。講義録画などの提供はありますか？
講座の内容は動画講義とテキストでご理解いただける内容となっております。講義録画動画の提供はありませんが、講座に関するご質問はチャットでいつでもお受けしております。
修了証の有効期限はありますか？
はい。修了日から２年間が有効日となり、有効期間中であれば、E資格を受験することが可能です。
E資格受験資格を取得するためには、いつまでに修了要件を満たす必要がありますか？
対象となる各E資格試験日の３週間前頃が修了期日となります。
詳細は、講座開始後にご案内いたします。
修了期日までに修了要件を満たせなかった場合、どうなりますか？
講座で設定している修了期日までに修了要件を満たせなかった場合、その期日より3ヶ月間が猶予期間となります。
3ヶ月以内に、基準をクリアいただければ、修了証を発行いたします。
