現場で使えるディープラーニング基礎講座

現場で使えるディープラーニング基礎講座

日本初、日本ディープラーニング協会認定の講座です。オープン講座として、最先端レベルの講座を提供いたします。

本講座は、ディープラーニングの基礎・原理を理解し、ディープラーニングを支える最先端の技術を実装レベルでマスターすることをゴールとした講座です。

また、高度なディープラーニング技術者の証明である日本ディープラーニング協会のE資格の受験に必要な、協会認定の講座プログラムに対応しています。E資格を受験するためには、本プログラムを受講いただき、実技と知識両面で基準をクリアし、修了証を受領いただく必要があります。

開講の背景と講座のゴール

第3次AIブームを牽引してきたディープラーニング(深層学習)は、様々な産業での応用事例が喧伝され、データ分析に関わる人以外も知る一般的な言葉となってきました。

数式を用いないでディープラーニングの説明を試みる書籍が出版されたり、原理を理解せずともディープラーニングの実装ができるライブラリが充実してきたりと、”ディープラーニングの民主化”は加速しています。こうした民主化の流れの中では、ディープラーニングを表層的に利用する者と、原理をしっかりと理解し実装力を備えた者、の二極化が進むと考えられます。これからディープラーニングを学ぶのであれば、基礎から体系的に学び、実装力を備えたスペシャリストを目指しましょう。

そこで本プログラムは、単なる資格合格のための講座ではなく、あくまで実務者としてのスキルアップを目標に、フレームワークの利用だけで終わらない本質的理解を目指すハンズオン重視の設計としています。実践的な演習や講師のオンラインでの質問対応、E資格にも対応した数学、ML、DLの知識テストなど、様々な角度からのスキルアップをご支援いたします。

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研究の第一人者監修のもと、実務家が教材を作成しています。また、周辺講座と合わせて、体系的に学ぶことが可能です。

一流講師陣による徹底フォロー

経験豊富な一流講師陣が、講義外でも無制限にチャット質問に対応いたします。講師が重要だと思うことに関しては、質問への回答に加え、参考論分や最新事例などをご紹介します。

JDLAの第1号認定プログラム

日本ディープラーニング協会の認定プログラム第1号として、E資格に対応しています!

講座で得られる3つのもの

現場で使えるディープラーニング基礎講座の特長

実績:学習効果の高いプログラムで圧倒的合格率!

2018年9月22日(土)に実施された、2018年度 第1回 E資格試験では、試験合格者の45%がスキルアップAI修了生です。結果詳細はこちら

これまでの「E資格」試験結果(合格率)
  受験者全体 スキルアップAI受験者
2018年9月実施 E資格2018#1 69.44 % 74.12 %
2019年2月実施 E資格2019#1 63.31 % 71.83 %
2019年8月実施 E資格2019#2 67.61 % 81.00 %

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

全8回コース

・対面講座:
 合計48時間(対面講義32時間 + 動画講義 計16時間)
オンライン講座
 合計17時間(動画講義 計16時間 + ビデオチャット30分x2回)

料金 ・対面講座:
¥298,000/1名(税別)
オンライン講座
¥279,000/1名(税別)

定員(対面)

25名(最少催行人数10名)

※開講日の2週間前までに最小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いたします。

※講座内容は開講までに変更になる可能性がございます。

料金に標準で含まれるもの

前提知識

 

カリキュラム

DAY1DAY2DAY3DAY4DAY5DAY6DAY7DAY8

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

  1. パーセプトロン
  2. ニューラルネットワーク
  3. 活性化関数
  4. 順伝播計算
  5. 出力層の設計
  6. 予測関数
  7. バッチ処理
  8. 損失関数

DAY2

ディープラーニング基礎 後半

  1. ミニバッチ学習
  2. 微分
  3. 最急降下法
  4. 勾配法
  5. 誤差逆伝播法

DAY3

学習の最適化 

  1. 勾配法の学習を最適化させる方法
  2. 重みの初期値
  3. 機械学習と純粋な最適化問題の差異
  4. ニューラルネットワーク最適化の課題
  5. 最適化戦略とメタアルゴリズム
  6. 過学習と正則化
  7. バッチ正規化とその類似手法
  8. ドロップアウト
  9. 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

  1. CNN概要
  2. 畳み込み層
  3. プーリング層
  4. lm2col

その他話題

  1. データ拡張
  2. 構造出力
  3. CNNで扱うデータの種類

 

DAY5

中間発表

CNNの様々なモデル

  1. 著名なCNNモデル
  2. 物体検出タスクとCNN
  3. 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

  1. 生成モデルとは
  2. 変分自己符号化器
  3. 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

  1. 画像データ
  2. 時系列データ
  3. テキストデータ
  4. データの権利

再帰型ニューラルネットワーク

  1. 再帰型ニューラルネットワーク概要
  2. シンプルなRNN
  3. LSTM
  4. GRU
  5. RNNの発展モデル
  6. その他の話題

DAY7

自然言語処理における深層学習

  1. 自然言語処理と深層学習
  2. 自然言語処理の基礎
  3. word2vec
  4. 系列変換モデル
  5. アテンション
  6. トランスフォーマー
  7. 外部メモリを持つニューラルネットワーク
  8. その他の話題

DAY8

最終発表

強化学習

  1. 強化学習の基礎1
  2. 迷路問題
  3. 強化学習の基礎2
  4. 強化学習の各種手法
  5. Deep Q-Network
  6. カートポール問題
  7. AlphaGO
  8. 逆強化学習
  9. 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

※カリキュラムは変更となる場合がございます。
※E資格試験シラバスの変更に伴い、カリキュラムを変更しました。(2019.04.25)

開催日程

東京大阪名古屋オンライン

東京 第14期

(受験日8/29のE資格試験に対応)
DAY1:3/17(火)14:00 〜 18:00
DAY2:3/31(火)14:00 〜 18:00
DAY3:4/14(火)14:00 〜 18:00
DAY4:4/28(火)14:00 〜 18:00
DAY5:5/19(火)14:00 〜 18:00
DAY6:6/02(火)14:00 〜 18:00
DAY7:6/16(火)14:00 〜 18:00
DAY8:6/30(火)14:00 〜 18:00
予備日:7/07(火)14:00 〜 18:00
講師:溝口 聡


東京 第15期

(受験日8/29のE資格試験に対応)
DAY1:3/21(土)14:00 〜 18:00
DAY2:4/04(土)14:00 〜 18:00
DAY3:4/18(土)14:00 〜 18:00
DAY4:5/09(土)14:00 〜 18:00
DAY5:5/23(土)14:00 〜 18:00
DAY6:6/06(土)14:00 〜 18:00
DAY7:6/20(土)14:00 〜 18:00
DAY8:7/04(土)14:00 〜 18:00
予備日:7/11(土)14:00 〜 18:00
講師:鈴木 藍雅

東京 第16期

(受験日8/29のE資格試験に対応)
DAY1:4/13(月)14:00 〜 18:00
DAY2:4/27(月)14:00 〜 18:00
DAY3:5/18(月)14:00 〜 18:00
DAY4:6/01(月)14:00 〜 18:00
DAY5:6/15(月)14:00 〜 18:00
DAY6:6/29(月)14:00 〜 18:00
DAY7:7/13(月)14:00 〜 18:00
DAY8:7/27(月)14:00 〜 18:00
予備日:8/03(月)14:00 〜 18:00
講師:斉藤 翔汰

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


E資格模試 東京 第1期【対面/オンライン】※対面は満席のため募集終了

◆2月2日(日) 13:30~18:30 ▶︎詳細とお申し込み

【講師】:溝口 聡
【場所】:スキルアップAI 水道橋オフィス
【内容】:模試(PBT)、解答配布、採点、解説
【対象者】:スキルアップAIのDL講座受講者


講師紹介

  • 小縣 信也
    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。

  • 斉藤 翔汰

    斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

  • 鈴木 藍雅
    鈴木 藍雅

    筑波大学システム情報工学研究科修了、産業技術総合研究所人工知能研究センターに在籍中。修士(工学)。数理的・生物的な観点による深層学習モデルの解析、機械学習技術の実社会応用に関する研究に従事。日本ディープラーニング協会主催の第1回G検定の成績優秀者表彰、情報処理学会 山下記念研究賞、IEEE CISJ Young Researcher Awardほか受賞多数。

  • 溝口 聡
    溝口 聡

    スキルアップAI講師。東京大学工学部計数工学科卒業。学生時代に数理統計学と統計的信号処理に触れたことがきっかけで、現在はDeep Learningや高次統計量分析を利用した音声強調技術の研究開発や画像処理などを含む機械学習コンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2019年度G検定合格者。実用数学技能検定1級。統計検定1級、統計応用(理工学)成績優秀賞受賞。

大阪 第5期

(受験日8/29のE資格試験に対応)
DAY1:5/16(土)9:30 〜 13:30
DAY2:5/23(土)9:30 〜 13:30
DAY3:5/30(土)9:30 〜 13:30
DAY4:6/06(土)9:30 〜 13:30
DAY5:6/20(土)9:30 〜 13:30
DAY6:7/04(土)9:30 〜 13:30
DAY7:7/18(土)9:30 〜 13:30
DAY8:8/01(土)9:30 〜 13:30
予備日:8/08(土)9:30 〜 13:30
講師:匿杉 ー辛

場所:大阪駅周辺

講師紹介

  • 小縣 信也
    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。

  • 匿杉 ー辛
    匿杉 ー辛東京工業大学電気電子工学科を卒業後、同大学院総合理工学研究科創造エネルギー専攻を修了。某大手メーカに勤務。2013年からデータ分析業務に従事し、社内外含め30案件以上を担当、機械学習を活用した予測アルゴリズム・予測アプリケーションから、予測結果を活用したAIシステムまでを幅広く開発している。2016年には担当プロジェクトがプレスリリースされるなど、社内でも有数のデータサイエンティストとして活躍中。日本ディープラーニング協会主催2018#1E資格試験 優秀賞受賞。

     

名古屋 第3期

(受験日8/29のE資格試験に対応)
DAY1:5/15(金)14:00 〜 18:00
DAY2:5/22(金)14:00 〜 18:00
DAY3:5/29(金)14:00 〜 18:00
DAY4:6/05(金)14:00 〜 18:00
DAY5:6/19(金)14:00 〜 18:00
DAY6:7/03(金)14:00 〜 18:00
DAY7:7/17(金)14:00 〜 18:00
DAY8:7/31(金)14:00 〜 18:00
予備日:8/07(金)14:00 〜 18:00
講師:溝口 聡

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

  • 小縣 信也
    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。

  • 溝口 聡
    溝口 聡

    スキルアップAI講師。東京大学工学部計数工学科卒業。学生時代に数理統計学と統計的信号処理に触れたことがきっかけで、現在はDeep Learningや高次統計量分析を利用した音声強調技術の研究開発や画像処理などを含む機械学習コンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2019年度G検定合格者。実用数学技能検定1級。統計検定1級、統計応用(理工学)成績優秀賞受賞。

オンライン_2020#2

(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~7月末

担当講師一覧

    • 小縣 信也
      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。

    • 斉藤 翔汰

      斉藤 翔汰

      スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。


修了証の受領条件

  1. 通し課題において基準精度を達成し、そのソースコード一式を提出
  2. DL、ML、数学の知識テストに合格

※修了証を受領するには、上記2項目の条件を期日(E資格試験日の約10日前)までに満たすこと(合格すること)
※詳細は、無料説明会、対面講義の初回にご説明します。

ご案内

PCの動作環境

MacOSX 10.9 以上
Windows 7 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

    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。

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。

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。対面講座は学習用動画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。

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。

受講者の声

  • 純粋なディープラーニングの講座のほかにE資格対策として対応すべき事項についても解説があり、非常に満足です。
  • 活発な説明をしていただき、内容だけでなく、毎回モチベーションが保てる状況で講義を聴くことができました。
  • 初めてのモデル作りでしたが、手作りで講義の進行にあわせて少しずつ試行錯誤しながらモデルを進化できたので、とても勉強になり、楽しかったです。
  • 技術の歴史やその時々の課題や工夫など、丁寧に教えて頂けました。

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