受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Pandas、 NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- 線形代数、微分、確率・統計の基本的な理論を理解している(機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 修了相当)
- 機械学習の基礎知識がある(現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
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。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には、講義と同等時間の解説動画が付属します。ディープラーニングの基礎から、グラフニューラルネットワーク・距離学習・メタ学習といった高度な内容まで、E資格の試験範囲に沿った幅広い知識を身につけることができます。
実践的スキルが習得できる講義スタイル
Jupyter Notebookを用いたハンズオン（演習）により、ディープラーニングのモデルをコードレベルで実装するスキルを習得することができます。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ることができます。
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800名以上のE資格合格者を輩出しています。
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 |
|---|---|
| 受講スタイル |
ライブ配信講座 お好きな場所でライブ配信にて受講いただけます。 |
| 講座時間 |
DAY1～DAY4：動画講義8時間 |
| 料金 |
165,000円／1名（税込） |
| オプション |
– |
| 定員 | 各回25名（最少催行人数10名） |
| 修了条件 |
受講開始から9か月までに下記のクリア |
| 申込期限 |
DAY5の6週間前まで |
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から6ヶ月間 |
| 備考 |
– |
| 講座名 | 現場で使えるディープラーニング基礎講座 |
|---|---|
| 受講スタイル |
オンライン講座 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 |
動画講義32時間(Notebook解説動画含む) |
| 料金 |
55,000円／1名（税込） |
| オプション |
・チャット質問対応 |
| 定員 |
– |
| 修了条件 |
受講開始から9か月までに下記のクリア |
| 申込期限 |
随時お申込み可能 |
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から6ヶ月間 ※オプションお申込みの場合 |
| 備考 |
オプションなしの場合は、受講開始日の指定はできません。 |
※1 修了条件の1参照
※2 修了条件の2参照
※3 1ターム４回実施（年間8回）
カリキュラム
本講座は、E資格2022#2以降のシラバス改訂に伴い、2022年7月以降にシラバス改訂部分に対応した補足教材を追加いたします。講座の受講期間中であれば、既にお申込みの皆さまにも別途追加の教材をお渡しします。
フレームワークはPyTorchを使用しています。
ライブ配信講座・オンライン講座どちらをお申し込みいただいても、eラーニング形式にて受講していただきます。
DAY1
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
DAY2
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
DAY3
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
DAY4
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
ライブ配信講座をお申込みの方は、指定の日時でライブ配信にて受講いただきます。オンライン講座をお申込みの方は、eラーニング形式にて受講していただきます。
DAY5
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
DAY6
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
DAY7
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
DAY8
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
ライブ配信講座・オンライン講座どちらをお申し込みいただいても、eラーニング形式にて受講していただきます。
E資格2022#2以降のシラバス改訂部分に対応した補足の教材です。
- 第1章：生成モデル
- 第2章：深層強化学習
- 第3章：グラフニューラルネットワーク
- 第4章：画像認識
- 第5章：画像の局在化・検知・セグメンテーション
- 第6章：自然言語処理
- 第7章：音声認識
- 第8章：距離学習
- 第9章：メタ学習
- 第10章：深層学習の説明性
- 第11章：環境構築
開催日程
ライブ配信講座
第29期 ※募集締め切り
- DAY1～DAY4：動画講義（オンライン）※3月中旬頃教材配布予定
- DAY5 ：6/2（木）13:30-17:30
- DAY6 ：6/16（木） 13:30-17:30
- DAY7 ：6/30（木） 13:30-17:30
- DAY8 ：7/14（木） 13:30-17:30
- 予備 ：7/21（木） 13:30-17:30
講師：今泉 允聡
第30期
- DAY1～DAY4：動画講義（オンライン） ※9月下旬～11月中旬
- DAY5 ：11/25（金）13:00-17:00
- DAY6 ：12/9（金） 13:00-17:00
- DAY7 ：12/23（金） 13:00-17:00
- DAY8 ：1/13（金） 13:00-17:00
- 予備 ：1/20（金） 13:00-17:00
講師：鈴木 藍雅
オンライン講座
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。
※チャット質問対応は含まれません。講座に関するご質問や環境構築などのご質問をご希望の方はオプションをお申し込みください。
※修了認定期限は、動画共有日から9ヶ月間となります。
勉強会
ライブ配信で、通し課題の発表やそれに対するフィードバック、質疑応答などを行います。 ディープラーニングに関する知識や実務経験が豊富な講師から、直接具体的なコメントやアドバイスを得ることができます。
オンライン講座お申込みの方はご自由に参加可能です。1ターム4回（年間8回）実施予定です。
※通し課題の発表を行う人数には限りがございます。
E資格2022#2(2022年8月予定)対応
- 6/14(火) 20:00～21:30
- 6/25(土) 20:00～21:30
- 7/15(金) 20:00～21:30
- 7/24(日) 20:00～21:30
講師： 溝口 聡（6/14(火)、7/15(金)）、 鈴木 藍雅（6/25(土)、7/24(日)）
勉強会への参加は、動画共有日から1年間となります。有効期間内にご参加ください。
詳細が気になる方は、過去に開催された勉強会（E資格2021#2対応分）のレポートブログをご確認ください！
お問い合わせ
| 8/10(水) 19:30-20:00 |
8/26(金) 19:30-20:00 |
説明会では、認定講座の特長・講座内容・スケジュールについてご説明します。
また、過去に実施した説明会（アーカイブ動画）も配布しておりますのでお気軽にお申込みください。
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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、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
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。
事前準備
本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
フレームワーク
E資格2022#2より、PyTorchまたはTensorFlowを利用した実装問題が扱われます。試験では、PyTorchまたはTensorFlowを受験時に選択します。
スキルアップAIの新シラバスに対応した追加補足教材では、実装部分をPyTorchで説明しています。TensorFlow版は用意しておりません。
FAQ
講座についていけるか不安です。
簡易診断テストを受験いただくことで、受講についていけるか事前に確認いただけます。
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