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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
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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
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受講期間
購入後60日間
コースの特徴
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「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
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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。
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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、安心して学習していただけます。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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)。
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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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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
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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
クレジットカード決済ですぐに購入可能
講座の詳細はお問い合わせください!
履修要件
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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
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JDLA「G検定」を目指される方に特におすすめです。
修了要件
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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
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JDLA「G検定」合格
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*「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
よくあるご質問
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