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  • 構成

    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、本番を想定した模擬試験、全て解説つき

    全てオンラインで完結

  • 時間

    ビデオ教材受講、確認テストの修了、練習問題解答含めて、30時間程度

  • 価格

    定価8,800円(税込)

  • 受講期間

    購入後60日間

弊社開催の「G検定全国模擬試験」を個人にて有償で受験いただいた方は、受験特典として、本コース(JDLA「G検定」向け対策プログラム)を3300円割引価格にてご受講いただけます。
割引価格で受講するには、以下のクーポンを必ず適用してください。
クーポンコード:zmc-aibgt231013-3qry

コースの特徴

  • 「人工知能基礎」と「G検定実践トレーニングを同時受講できる

  • 一括でのご購入、一括での受講管理(「人工知能基礎」をStep1〜Step9、「G検定実践トレーニング」をStep10〜Step17に収録)をご希望の場合は、こちらのコースをご購入ください。

  • 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、安心して学習していただけます。

  • 高い網羅性

    人工知能の基礎を幅広く網羅。エンジニア、非エンジニアの別や、職業・年齢を問わず、人工知能の基礎を学びたい方なら誰でも受講可能です。

  • オンデマンド

    単元ごとに分かれた動画教材(平均5分/本)をステップごとに収録。自身のペースで学習・復習していただくことが可能です。

  • バリアフリー

    全ての動画教材が字幕付きでオン・オフ可能。聴覚障がい者の方でも受講可能なほか、静かな環境でのリモート学習にも最適です。

  • G検定対策に最適化

    本番のG検定に近いテスト画面のインターフェースで、G検定試験に向けた復習・練習が無制限に可能です。

  • 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。

  • 管理画面で進捗確認(法人のみ)

    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)。

  • 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)。

  • 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。

プロダクション

  履修要件

  • 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


  • JDLA「G検定」を目指される方に特におすすめです。

  修了要件

  • Step1〜9 各Stepの確認テスト:全問正解
    Step10〜16 確認テスト:全問正解(ただし、一部例外有り)
    Step17 模擬試験:練習用につき修了要件に含まれず

  • ※全ての修了要件を満たすと修了証が発行されます。ただし、修了証発行の有無に関わらず、最終的な到達目標であるG検定合格を目指して、最後まで学習を続けてください。

到達目標

  • JDLA「G検定」合格

  • *「G検定」対策には、合わせて「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」の学習も推奨しておりますので、ご検討ください。

    *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。

シラバス

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. マルチモーダル
  • Section6. ILSVRC
  • Section6. 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
  • Section3. 著作権
  • Section4. 個人情報
  • Section6. 確認テスト
  • Section7. おわりに

Step10 【問題集】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

Step11 【問題集】 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

Step12 【問題集】 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

Step13 【問題集】 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

Step14 【問題集】 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. 学習率の最適化
  • Section8. 更なるテクニック
  • Section9. トレーニング

Step15 【問題集】 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

Step16【問題集】 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

Step17 【問題集】G検定トレーニング

  • 模擬試験

人工知能基礎&G検定実践問題集リソース

  • 更新履歴

受講生の声

  • 「業務でAIを使うことがあっても、歴史や事例を俯瞰的にみる機会は無いため頭の整理になりました。各Chapterの所要時間やボリュームなどが適度で取り組みやすかったです。」

    商社勤務(企画)

  • 「分かりやすく人工知能に関する知識がまったくなかった私でも理解することができた。内容がためになっただけでなく、資料のデザインもかっこよく、見ていて楽しかったです。」

    自動車会社勤務(営業)

  • 「現在通信ネットワークの仕事から、興味のある人工知能分野での新規事業を考えており、今回網羅的に学習できたことで、そのベースができたと思います。」

    通信会社勤務(開発)

よくあるご質問

  • 推奨環境を教えてください。

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    また、i-Pad等タブレット端末やモバイル端末での動画の視聴などは可能ですが、サポートはしておりませんので、合わせてご了承ください。