弊社の教材は、日本ディープラーニング協会の「JDLA認定プログラム」の認定を受けております。同協会がディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するE資格(エンジニア資格)「JDLA Deep Learning for ENGINEER」受験のために、「JDLA認定プログラム」の修了が必須となっており、弊社の「機械学習」「ディープラーニング」両方の修了と、所定の補足教材を受講することで、受験が可能になります。
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
佐藤 千晶
フリーアナウンサー
VASP所属 -
制作
株式会社 zero to one
コースシラバス
Step1 イントロダクション
- コース概要
- Section1. ディープラーニングの世界へようこそ
- Section2. 演習環境
- Section3. Step1 演習
Step2 ニューラルネットワークの基礎
- Section1. ニューラルネットワークの基礎
- Section2. 単純パーセプトロン
- Section3. ロジスティック回帰
- Section4. 多クラスロジスティック回帰
- Section5. 多層パーセプトロン
- Section6. モデルの学習
- Section7. Step2 演習
- Section8. Step2 E資格サンプル問題
Step3 ニューラルネットワークの改善
- Section1. ニューラルネットワークの改善
- Section2. 活性化関数
- Section3. 正則化
- Section4. 最適化
- Section5. Step3 演習
- Section6. Step3 E資格サンプル問題
Step4 畳み込みニューラルネットワーク
- Section1. 畳み込みニューラルネットワーク
- Section2. 畳み込みとプーリング
- Section3. CNNの応用
- Section4. CNNの構造
- Section5. Step4 演習
- Section6. Step4 E資格サンプル問題
Step5 回帰結合型ニューラルネットワーク
- Section1. 回帰結合型ニューラルネットワーク
- Section2. RNNの様々なモデル
- Section3. 長期依存性
- Section4. Step5 演習
- Section5. Step5 E資格サンプル問題
Step6 生成モデル
- Section1. 前提知識の確認
- Section2. 深層生成モデル
- Section3. VQ-VAE
- Section4. GAN
- Section5. おわりに
- Section6. Step6 演習
- Section7. Step6 E資格サンプル問題
Step7 強化学習
- Section1. 強化学習とは
- Section2. 強化学習の定式化
- Section3. 動的計画法
- Section4. モンテカルロ法とTD法
- Section5. DQN
- Section6. 方策勾配法
- Section7. A3C
- Section8. まとめ
- Section9. Step7 演習
- Section10. Step7 E資格サンプル問題
Step8 深層学習の応用
- Section1. 深層学習の適用方法 画像認識
- Section2. 深層学習の適用方法 画像の局在化・検知・セグメンテーション
- Section3. 深層学習の適用方法 自然言語処理
- Section4. 深層学習の適用方法 音声認識
- Section5. グラフニューラルネットワーク
- Section6. メタ学習
- Section7. 距離学習
- Section8. 説明可能性
- Section9. Step8 演習
- Section10. Step8 E資格サンプル問題
ディープラーニングコース リソース
- リソース
コース詳細
コース概要
・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66,000円（税込）。詳しくは個別にお問い合わせください。）
・修了要件： 全8ステップ全ての課題修了で修了証を発行
・受講期間： 購入後90日間
履修要件
・微分積分、線形代数(ベクトル、行列)、 確率統計の基礎知識必須
・Pythonのプログラミングの基礎知識必須
（zero to one「機械学習」終了レベルのPythonプログラミングスキルがあるとなお理想）
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。
＊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。
推奨環境
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