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構成
ビデオ教材、約1000題の練習問題、確認テスト、模擬試験、G検定公式テキスト
G検定公式テキストは、出版社より直接1箇所にまとめての送付となります。
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時間・修了要件
ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト、約1000題の練習問題、模擬試験、G検定公式テキスト含めて50時間程度
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価格
定価11,000円（税込）
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受講期間
ご契約後60日間
コースの特徴
東京大学大学院工学系研究科・松尾豊先生監修の「人工知能基礎」、業界最多レベルの約1000題の練習問題を収録する「G検定実践トレーニング」に加え、全国の受験生と自分の理解力を相対比較ができる「G検定全国模擬試験」と「G検定公式テキスト」を含んだ特別パッケージです。
弊社にて運営する「G検定（AI・人工知能）用語集」と組み合わせて学習いただくことで、さらに学習効率を高めていただくことが可能です。
法人様限定で、年間で10名以上の受講生がいらっしゃることを前提に、お一人様10,000円(税抜)の特別価格にてご案内させていただきます。
ご参考
産官学を超えた G検定対策プログラム の活用事例について
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000029088.html
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JDLA「G検定」向け対策プログラムに「G検定全国模擬試験」と「G検定公式テキスト」を加えた特別パッケージ！
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オンラインとオフラインの教材で、自分の学習スタイルに合わせられる
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信頼のクオリティ「人工知能基礎」は東京大学大学院・松尾豊先生の監修にて、カリキュラム構成や内容など、職業・年齢を問わず、安心して学習していただけます。
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最新の内容を学べる教材はG検定シラバスに合わせて、定期的にアップデートしています。
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全体字幕機能で理解を促進全体字幕で動画ごとにストーリー全体の確認が可能。また字幕をクリックするだけで、ストーリーの中で確認したい動画の箇所に、いつでも戻ること／進むことが可能です（ブックマーク機能付き）。
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自主学習に最適受講履歴画面より、ご自身の進捗状況をいつでも確認可能。自主学習のためのペース配分などに便利です。
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管理画面で進捗確認法人管理者は、自社の受講生それぞれの進捗を一覧で確認できる、「管理」機能をご利用いただけます（法人契約はお問い合わせ下さい）。
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修了証で学習成果を証明コースの修了要件を満たすと、修了証が発行されます。法人でのご活用含めて、修了証明としてご利用ください。証明書URLを発行しますので、LinkedIn等外部サイトでの共有も可能です。
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実際のテスト画面独自の学習システムで、実際のG検定受験画面に近いインターフェースを実現
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結果レポート（模試）結果レポートで苦手なポイントを確認し本番までの対策にご活用いただけます
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公式テキストを参考に学習G検定公式テキストも送付させていただきます。（一箇所のみ送料無料）
プロダクション
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監修
松尾 豊
東京大学大学院
工学系研究科 教授 -
ナレーション
槇 徳子
株式会社エムシーストラテジー
代表取締役 -
制作
zero to one
履修要件
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法人様限定で、年間10名以上のお申し込みを前提としております。
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人工知能の基礎を学ぶ意欲がある方はどなたでも受講可能です。
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JDLA「G検定」受験を目指される企業様は特におすすめです。
シラバス（人工知能基礎）
Step1 人工知能 (AI) とは
- Section1. はじめに
- Section2. 人工知能の定義
- Section3. 人工知能の歴史
- Section4. 第一次AIブーム 推論・探索の時代
- Section5. 第二次AIブーム 知識の時代
- Section6. 第三次AIブーム 機械学習・知識表現学習の時代
- Section7. 確認テスト
Step2 人工知能の基礎
- Section1. 人工知能の基礎
- Section2. 推論・探索
- Section3. プランニング
- Section4. ゲーム木の探索
- Section5. 推論・探索の応用
- Section6. 確認テスト
Step3 知識表現
- Section1. 知識ベースシステム
- Section2. エキスパートシステム
- Section3. オントロジー
- Section4. セマンティックウェブとリンクとオープンデータ
- Section5. 確認テスト
Step4 自然言語処理
- Section1. 自然言語処理
- Section2. 情報検索
- Section3. 質問応答システム
- Section4. 確認テスト
Step5 人工知能に関係する話題
- Section1. 人工知能に関係する話題
- Section2. フレーム問題
- Section3. 記号接地問題 シンボルグラウンディング問題
- Section4. 中国語の部屋
- Section5. 確認テスト
Step6 機械学習
- Section1. 機械学習
- Section2. 教師あり学習
- Section3. 教師なし学習
- Section4. 強化学習
- Section5. 確認テスト
Step7 深層学習
- Section1. 深層学習
- Section2. ニューラルネットワーク
- Section3. 畳み込みニューラルネットワーク
- Section4. 再帰型ニューラルネットワーク
- Section5. 生成モデル
- Section6. 深層強化学習
- Section7. ハードウェア
- Section8. 確認テスト
Step8 深層学習の応用
- Section1. 深層学習の応用例
- Section2. 画像認識
- Section3. 音声認識
- Section4. 自然言語処理
- Section5. 転移学習・ファインチューニング
- Section6. マルチモーダル
- Section7. ILSVRC
- Section8. 確認テスト
Step9 AIと社会
- Section1. AIと社会
- Section2. シンギュラリティ
- Section3. 法律・倫理
- Section4. AI プロジェクトの進め方
- Section5. 著作権
- Section6. 個人情報
- Section7. 確認テスト
- Section8. おわりに
シラバス（G検定実践トレーニング）
Step1 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- Section0. はじめに
- Section1. 定義
- Section2. ブーム
- Section3. トレーニング
Step2 人工知能をめぐる動向
- Section1. 探索・推論
- Section2. 知識表現
- Section3. 機械学習・深層学習
- Section4. トレーニング
Step3 人工知能分野の問題
- Section1. トイプロブレム
- Section2. フレーム問題
- Section3. 弱いAI、強いAI
- Section4. 身体性
- Section5. シンボルグラウンディング問題
- Section6. 特徴量設計
- Section7. チューリングテスト
- Section8. シンギュラリティ
- Section9. トレーニング
Step4 機械学習の具体的手法
- Section1. 代表的な手法
- Section2. データの扱い
- Section3. トレーニング
Step5 ディープラーニングの概要
- Section1. ニューラルネットワークとディープラーニング
- Section2. 既存のニューラルネットワークにおける問題
- Section3. ディープラーニングのアプローチ
- Section4. CPU と GPU
- Section5. ディープラーニングにおけるデータ量
- Section6. 活性化関数
- Section7. 学習の最適化
- Section8. 更なるテクニック
- Section9. トレーニング
Step6 ディープラーニングの手法
- Section1. CNN
- Section2. RNN
- Section3. 深層強化学習
- Section4. 深層生成モデル
- Section5. 画像認識
- Section6. 自然言語処理
- Section7. 音声処理
- Section8. ロボティクス （強化学習）
- Section9. マルチモーダル
- Section10. トレーニング
Step7 ディープラーニングの社会実装に向けて
- Section1. 産業への応用
- Section2. 法律
- Section3. 倫理
- Section4. 現行の議論
- Section5. トレーニング
Step8 G検定トレーニング
- 模擬試験
G検定実践トレーニング リソース
- 更新履歴
よくあるご質問
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サポートは付きますか？
システム不具合などのテクニカルサポートを除き、本コースにサポートサービスはつきません。確認テストには解説、出典等の情報をできる限り掲載しておりますので、ご参考にしていただき、ご自身のペースで学習を進めてください。