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ディープラーニング

90,909,090 

  • Step1 イントロダクション
  • Step2 ニューラルネットワークの基礎
  • Step3 ニューラルネットワークの改善
  • Step4 畳み込みニューラルネットワーク
  • Step5 回帰結合型ニューラルネットワーク
  • Step6 生成モデル
  • Step7 強化学習
  • ディープラーニングコース リソース
解除

【期間】購入後90日間

商品コード: N/A 商品カテゴリー:

概要
About

今世界の注目を集めるディープラーニング(深層学習)について、基礎から実践までをオンラインにて学んでいただけるコースです。ニューラルネットワークの基礎から、CNN、RNN、さらには生成モデルや強化学習までを7ステップにわたってカバーしつつ、実際にPythonでコーディングをしながらの演習(非定型回答対応型の評価システムを採用)も交えて、実業務で活かしていただくためのディープラーニングに関する知識・スキルを身につけていただくことが可能です。

➢ 構成: ビデオ教材、教材用スライド、演習問題(全てオンラインで完結)
➢ 時間: ビデオ教材受講、演習課題の修了含めて、30〜50時間程度
➢ 価格: ユーザー数に応じてID課金(定価60,000円(税別)。詳しくは個別にお問い合わせください。)
➢ 修了要件: 全7ステップ全ての課題修了で修了証を発行
➢ 到達目標: 
・ディープラーニングについての基礎知識を理解し、その活用の具体策を社内で検討することができる
・プログラミング言語(Python)を用いたディープラーニングの実践スキルを身につける
・ライブラリ(Tensoflow)を用いて、ディープラーニングの実装ができる
・AI分野の最新動向や技術進歩に対して、それを理解・活用する基盤知識・スキルを身につける
・ディープラーニングを中心にAIを用いてビッグデータをどう活用できるのか、理解・実践することができる

*本プログラムは、JDLA認定プログラムです。機械学習とディープラーニングの両コースを終了することで、E資格に必要な修了証を取得することが可能になります。詳しくはお問い合わせください。
JDLA認定プログラムについて

**弊社では各回のプログラム終了後、受講生アンケートを定期的に実施しています。最新のアンケート結果はこちらをご覧ください。


コースリスト
Course


1イントロダクション
  • ・コース概要
  • ・ディープラーニングとは
  • ・機械学習
  • ・ディープラーニングの種類
  • ・演習について
2ニューラルネットワークの基礎
  • ・ニューラルネットワークの基礎
  • ・単純パーセプトロン
  • ・ロジスティック回帰
  • ・多層パーセプトロン
  • ・モデルの学習
  • ・演習
3ニューラルネットワークの改善
  • ・ニューラルネットワークの改善
  • ・活性化関数
  • ・正則化
  • ・最適化
  • ・演習
4畳み込みニューラルネットワーク
  • ・畳み込みとプーリング
  • ・CNNの応用
  • ・CNNの構造
  • ・モデル紹介
  • ・演習
5回帰結合型ニューラルネットワーク
  • ・回帰結合型ニューラルネットワークとは
  • ・RNNのさまざまなモデル
  • ・RNNの課題
  • ・演習
6生成モデル
  • ・前提知識の確認
  • ・深層生成モデル
  • ・おわりに
  • ・演習
7強化学習
  • ・強化学習とは
  • ・強化学習の定式化
  • ・動的計画法
  • ・モンテカルロ法とTD法
  • ・DQN
  • ・方策勾配法
  • ・演習

*さらなる詳細は、お問い合わせください。

制作
Production

【制作】株式会社 zero to one

【監修】松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士(工学)。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。

【ナレーション】佐藤千晶
フリーアナウンサー。宮城県気仙沼市出身。みなと気仙沼大使。KHB東日本放送、メ〜テレ名古屋テレビを経て、現在は文化放送「走れ!歌謡曲」などラジオパーソナリティーも務める。ナレーターやMCの他、地元東北の復興にも尽力している。