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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

  • 目安学習時間

    40〜80時間程度

    ビデオ教材受講、演習課題の修了を含め

  • 価格

    71,500円(税込)

    *サポートなし
    (「ヒント」をご活用ください)

  • 受講期間

    購入完了日〜2024年8月31日(木)

    修了/修了者ナンバー発行期限:調整中

本コース受講にあたっては、必ず下記のクーポンコードを利用の上、クレジットカード決済にて購入手続きをお済ませください。
なお、お申し込みに際し、以下「よくある質問」記載の内容、並びに利用規約プライバシーポリシーを必ずご確認いただいた上で、ご購入ください。

<ご購入前の留意点:今からご購入の方へ>
本コースのアクセス期限は2024年8月31日であり、2024年8月開催の「E資格」(2024#2)受験に向けては、別途弊社にて指定する修了期限までに修了要件を全てクリア・修了証を発行することが必須になります。あらかじめご了承の上、お申し込みください(購入可能期間:調整中)。

クーポンコード: e-shikaku-202402

プロダクション

E資格とは

本コースは、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。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。

履修要件

到達目標

  • 機械学習、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)を用いた機械学習、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、もしくはPytorch)を用いて、ディープラーニングの実装ができる

  • JDLA「E資格」に合格する

受講生の声

  • 完全オンラインでE資格受験に特化しており最短での資格取得に最適だったため選びました。
    クイズ・演習が充実しており、最新のシラバスに沿った内容もよく網羅されていて、動画もスマホでも見れたので通勤時間も勉強に使えました。

    E資格認定プログラムスピードパッケージ2023#1

    大手メーカー所属・エンジニア

  • Pythonを用いたSAR画像の分析を学びたいと思っていたので、その前に成果測定として資格を取得しておこうと思い受講しました。
    プログラムの演習問題が割と歯応えがありました。ヒントを上手く使うことで調整できるところもよかったです。

    E資格認定プログラムスピードパッケージ2023#1

    大手通信事業者所属

  • 他のプログラムより安く、Pytorchを選択できたことが決め手になりました。
    また、本番ではzero2oneで習った問題の類題が多く出題されたため、時間に余裕がある状態で解くことができました。

    E資格認定プログラムスピードパッケージ2023#1

    セキュリティ関連機器運用

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

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資格スピードパッケージコース 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

よくあるご質問

  • 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。

  • サポートはついていますか?

    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)。

  • 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。

  • 合格保証はありますか?

    はい、対応しております。コース修了の上、E資格不合格の方は、2025年2月末まで無償にて受講期限の延長を行います

  • 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)。

  • 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。

  • 修了期限はありますか?

    2024年8月の「E資格」受験のための修了期限は2024年8月19日(月)12:00(正午)です。修了期限以降に修了された方については、2025年2月以降の「E資格」受験となります。