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本講座は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得するための講座です。
数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学びます。
現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に着ける事がゴールです。

GAN

E資格はこのようにかなり高度な内容も扱います。

 

 

本講座では、「図式の説明」⇒「数式の理解」⇒「ソースコードを実装」という過程でブラックボックスの中身がわかってくるというコンセプトで構成されています。

ビデオ学習カリキュラム

学習者のレベルに合わせて、24時間オンデマンドのe-ラーニング学習が可能です。

 

◆応用数学(約6時間)◆

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◆機械学習(約6時間)◆

◆機械学習(約6時間)◆

Deep Learningの大元には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても、現場では“潰し”が効きません。

いかなる手法やどのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めて頂きます。

◇冒頭~2分:板書サンプル
◇2分~4分:演習サンプル
講義は講義テキストをベースに進みますが、ビデオでは極力講師による実務の話や、分かりやすい説明、板書を重視しています。

◆深層学習(約24時間)◆

深層学習はCNNやRNNの基本理論を本筋とし、日本ディープラーニング協会が定めたシラバスに対応した幅広い内容となります。

 

また、強力な試験対策だけではなく、最新の医療論文から画像認識の実践応用(20分×10本)など、最先端の研究がどのように進められているかにもしっかり触れていただき、論文を読み実装を試してみるなど、E資格取得後の研鑽も自ら進める事が出来る人材であることが、認定講座修了の重要な要件と考えて構成された講座です。

▼実践編イメージ(任意視聴)

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講義内容はE資格の最新シラバスに準じ、日本ディープラーニング協会の審査を経た教材を提供しています。

講座概要

​カタログコード

E100

 

講座/コース名

​概要

​価格

​割引

​ライセンス期間

​提供方式

​前提条件

​受講対象者

​到達目標

標準学習期間(目安)

​学習項目

QA対応

​実装演習

​対応資格

​学習環境

修了認定証発行(E資格受験資格付与)条件

3ヶ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座
※本講座はE資格認定プログラム[00011]です。

実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に、ディープラーニングに関する知識や技術を、数理的な基礎原理から体系的に学習します。

49万5千円(税込)/ 名

  • 団体割引
    複数名で一括申込の場合、2名様以降の受講料は 10万円/名 割引いたします。

    ※通常(3ヶ月)コース・安心いちねんコースを組み合わせた申込でも適用となります。
     

  • リトライ割引
    過去にJDLA認定プログラムを受講した費用を割引いたします。
    例)過去にC社の25万円のJDLA認定プログラムを受講した場合、本講座受講料は20万円となります。
    45万円 – 25万円 = 20万円
    ※リトライ割引後の総額が10万円以下となる場合、受講料は10万円です。
    ※リトライ割引はStudy-AI社以外の認定プログラム受講でも適用となります。

受講開始から2022年2月28日迄

eラーニング

高校数学までの数学知識、プログラミング経験を有すること。プログラミングの言語の種類は問いません。
※数学知識やPythonの知識が不足する方は、必ず最初にお渡しする予習教材(AI実装検定A級公式教材「超AI入門講座」)でしっかりと学習してください。

・ディープラーニングを実装するエンジニアとしての技能を修得したい方
・E資格試験(日本ディープラーニング協会主催)の合格をめざす方

・ディープラーニングの理論を理解し適切な手法を選択して実装ができる
・E資格試験(日本ディープラーニング協会主催)に合格できる知識や技術の基礎を修得する

約36時間
※E資格受験を目指す方は、別途約150時間の学習が必要です。

応用数学(6H)/ 機械学習(6H)/ 深層学習(24H)
※E資格の最新のシラバスに対応。
– サンプルソースコード(機械学習10単元以上、深層学習20単元以上)
– 修了テスト(修了認定模擬試験)
– 演習問題180問以上
– E資格試験対策セット(E資格模擬演習1,2、プラス5点!直前対策講座、論文解説 他)

QA対応あり(質問無制限/オンライン)

あり

​E資格

・ビデオ講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らないブラウザ上で実行頂ける環境「GoogleColaboratory」をベースに進めます。

以下の条件を満たすこと
・指定した講義の実装演習レポートを全て提出すること
・修了テストで正答率95%以上の取得
(修了テストは、10回までチャレンジいただけます)

中間目標として、「AI実装検定A級」に公式対応

本コース(3ヶ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座)をご受講中に、「AI実装検定A級®」を受験頂く事も可能です。
公式教材はプログラム中に【入門編】として含まれています。

 
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スタート時の実力測定、又は中間試験としてのモチベーション維持が可能です。

​基礎に自信がない方「超AI 入門講座」を利用できます

●予習教材として
数学やPython及びAIの順伝播までの基礎の予習をしていただく事で上級者向けであるE資格プログラムに挑戦できます。

 

コースの特徴

AI実装検定公式テキストの「超AI入門講座」は 小中学生でも親しみやすいテイストですが、進んでいくとAI資格試験の最高峰といわれるE資格の勉強準備が整う、あるいは、基本的なAIの技術書籍が読み進められるほどの高度な内容を習得できます。
全国高等専門学校ディープラーニングコンテストに参加する教職の皆様にもご活用いただいている教材です。

学習目安時間

30時間

利用期間

E資格認定プログラム利用期間中

受講費用

無料

収録内容

Chapter1 90分/9動画でマスター

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1-1

​認識の仕組み

1-2

入力値の調整

1-3

順伝播の計算入門

1-4

行列の計算

1-5

Pythonでの実装

1-6

バイアス項の導入

1-7

シグモイド関数の計算

1-8

シグモイド関数の実装

1-9

活性化関数の取り込み

収録内容

Chapter2 120分/9動画でマスター

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収録内容

Chapter3 150分/15動画でマスター

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【超補講】AIを学ぶための本格Python講座(無料付録)

AI実装検定A級のシラバスに準拠

 

AIはプログラミングで実装します。その為、AIアルゴリズムを学ぶにもプログラミング言語が読めることは必須となります。
本講座ではPythonが初めての方や、機械学習の為のPythonの使い方を中心に解説した動画も提供しています。

AIの実装に特化して初めから丁寧に説明します

​はじめてのPython

Pythonを使う準備

​プログラミングの進め方

Pythonを使う方法

Google Colabの使い方

​プログラムを書いてみる

​処理結果を表示する

​計算を行う

​文字列を加工する

​プログラムの役割

​ライブラリの使用

Pythonの基本

​プログラミングにおけるデータと処理

​データ

​処理

​ライブラリ

​ライブラリを使う

Numpy

Numpyとは​

​行列の作成・取り扱い

​行列の演算

​データと処理がどのような関係にあるのか

​型について

​初めから使える型 文字列/数値/配列/None

​いろいろな型

ライブラリを追加することで型が増える/

​自分で型を増やすことができる

​繰り返し

​条件分岐

​関数

​ライブラリとは

​ライブラリのインストール

​ライブラリの使い方

​機械学習で使うライブラリ

​ライブラリの関係

​それぞれの機能

​高速な行列演算

​機械学習ライブラリの土台

​行列の作成

​行列の情報を得る

​行列の変形・加工

​四則演算

​集約

​マスク

「AI実装検定A級」の範囲も網羅

​可視化などの実践的手法も解説しています。

Pandas

​行列の演算

​データの取り扱い

​欠損値の処理

​データセットの連結・計算

Pandasの機能​

Numpyとの関係​

Series​

DataFrame​

​欠損値とは

Pandasでの欠損値の操作​

​データセットの連結

​集約とグループ化

Matplotlib

   と

Seaborn

Matplotlibとは​

​いろいろな可視化

​見た目の変更(カスタマイズ)

Seaborn​

Matplotlibの機能​

MatplotlibとSeaborn​

​折れ線グラフ

​散布図

​密度と等高線

​ヒストグラム

​目盛

​凡例

​グラフのデザイン

​ペアプロット

​実際にデータによる使用例

scikit-learn​

​機械学習とは

scikit-learnの基礎​​​

いろいろな機会学習​​​モデルの使用

​学習と推論

​教師あり学習と教師なし学習

​機械学習のアルゴリズム

Scikit-learnの考え方​

​単回帰モデルの使用

​決定木

​サポートベクターマシン

【超補講】AIを学ぶための本格数学講座(無料付録)

AIとは数学であるとも言えます。0からAIに必要な数式が読めるようになりましょう。

  • 微分編(26動画 180分)

  • 基礎数学編(16動画 90分)

よくある質問

Q:全くの初心者ですが大丈夫でしょうか?

AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向けなので、プログラミングスキルと高校までの数学の知識が必要です。もしも不安な場合は、無料で配布される(定価5万円)超AI入門講座を事前又は 平行してご利用ください。

Q:どのくらいの学習時間の確保が必要ですか?

個人差がありますが、特に予備知識がない場合は毎月30時間の予習復習時間を確保してください。

Q:パソコンの環境構築が心配です。

 

上級者はご自身の環境を構築しても良いですが、講義はプログラミングが苦手な方でも比較的困らない「GoogleColaboratory」にてブラウザ上で実行頂ける環境をベースに進めます。

Q:Windows PCでも受講可能ですか?

WindowsPC(通常のCPU)でご受講頂けます。勿論、MacBook等のPCでも受講可能です。

Q:この講座を受けるとE資格に受かるのでしょうか?

本番試験を想定した「Eもぎ」など試験対策の教材サポートも随一ですが、E資格に受かるかどうかは、あくまでも受講者の皆様の対策次第となります。

合格者の声 #一部

■受験してよかったことは何ですか?

その気になれば、自分でディープラーニングのエンジンを作れるようになったというのが良かったです。訳わからず魔法の箱としてKeras/Tensorflowを使うのと、理解した上で使うのではその結果に雲泥の差があります。

 

■E資格の社内での活用法を教えてください。

その気になれば、AIにかかわる他部署への転籍や他社への転職ができると思えるようになったので、逆に今の場所(SI)で、もうひと頑張りしてみようかと思えるようになりました。