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構成
完全オンライン
ビデオ講座とクラウド演習
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目安学習時間
20〜50時間程度
*1 zero to one の教材のみの時間を想定
*2 ビデオ教材受講、演習課題の修了を含め -
価格
71,500円（税込）
DeepLearning.AIコースの事前修了が前提
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受講期間
購入完了日〜2024年8月31日（土）
コースシラバス
DeepLearning.AIと zero to one のそれぞれがカバーするE資格シラバスの範囲の概略図
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
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 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 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 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 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 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 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 E資格サンプル問題
Step9 開発環境
- Section1. 環境構築
- Section2. 軽量化・高速化技術
E資格 for Global AI Engineer コース 演習＆リソース
- 演習課題＆リソース
- 追加資料
JDLA公式例題集
- クイズ
- JDLA公式例題
- JDLA公式例題 2024#2
- E資格対策 模擬試験
E資格 zero to one 問題集
- クイズ
- 応用数学
- 機械学習
- 深層学習
- 開発・運用環境
- フレームワーク
本コースを利用したE資格申し込みまでの流れ
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DeepLearning.AI のコースを修了DeepLearning.AI／Courseraの「Machine Learning Specialization」と「Deep Learning Specialization」を修了する。
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zero to one でコースを修了zero to one の「E資格 for Global AI Engineer（本コース）」を修了する。
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E資格の申し込みzero to one の特設ページにて修了者ナンバーを発行の上、JDLA公式サイトよりE資格をお申し込みください。
本コースの申し込みに際して
DeepLearning.AI にて「Machine Learning Specialization」と「Deep Learning Specialization」を
修了後に発行される以下の修了証の提出が必須となります。
※個別のコースの修了証ではない点にご注意ください。
本コースの特徴
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zero to one だからできる世界と日本を代表するAI研究者が提供・監修するコースで学び、E資格の取得を目指す日本で唯一のコースです
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DeepLearning.AI／Courseraの「Machine Learning Specialization」と「Deep Learning Specialization」を修了された方が日本ディープラーニング協会が主催するE資格の受験を目指す特別なパッケージとなっています
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zero to one が提供する「JDLA「E資格」向け認定プログラム」や「E資格認定プログラムスピードパッケージ」に比べ目安学習時間が短くなっており、さらに効率的にE資格の取得が目指せます。
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E資格対策用の問題をおよそ400題収録。繰り返し実施が可能な模擬試験機能も用意しているためE資格対策も徹底して行うことができます。
E資格とは
E資格とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格試験です。本コースは、E資格を主催する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。受講の上、全ての演習課題と修了テストを完了することで、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」の受験が可能になります。
プロダクション
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監修
岡谷貴之
東北大学大学院
情報科学研究科 教授 -
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
槙あやな
フリーアナウンサー
キャスト・プラス所属
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ナレーション
佐藤 千晶
フリーアナウンサー
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制作
株式会社 zero to one
zero to one
＊zero to one 提供の「JDLA「E資格」向け認定プログラム」部分を担当
申し込みフォーム
＊Coursera の修了証 URL の取得方法はこちら
よくある質問
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修了証の発行はありますか？
はい。全ての修了要件を満たされた方には修了証を発行しております。
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サポートはついてますか？
いいえ、ついておりません。演習を進めていくにあたり分からない課題等があれば、ビデオ講座や演習の「ヒント」などをご参考にしていただきつつ、学習を進めてください（メールでの「サポート」はつきませんので、予めご了承ください）。
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推奨環境について教えてください。
本サービス利用に際しましては、PCにて、Chrome（最新バージョン）の利用を推奨して おります。その他のブラウザでの対応も随時確認はしておりますが、ブラウザの種類やバージョン、PCのメモリ、OS環境との組み合わせ次第で、まれに表示や処理速度等に不具合が出ることがございますので、ご了承の上、お使いください。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。
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支払い方法について教えてください。
個人でのクレジットカード決済のみの取り扱いになります（VISA、マスターカードのみ有効）。
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修了要件はどのようになっていますか？
弊社教材は、主にビデオ講座部分とクラウド演習部分によって構成されており、全ての演習課題に正解していただくことが修了要件となっております。
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修了期限はありますか？
2023年8月の「E資格」受験のための修了期限は、8月10日（木）12:00です。それ以降の修了については、2024年2月以降の「E資格」受験となります。
コースに関する資料をご希望の方は
こちらからお問い合わせください。