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機械学習

90,909,090 

  • Step1 イントロダクション
  • Step2 回帰
  • Step3 分類
  • Step4 ニューラルネットワーク
  • Step5 機械学習モデルの実践に向けて
  • Step6 サポートベクトルマシン
  • Step7 教師なし学習
  • Step8 ディープラーニング
  • 機械学習コース 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

最近広く話題になっている機械学習について、実際に実業に活かすための基礎作りと実践演習をしていただける完全オンラインコース。全8ステップにわたり、機械学習の概要を、実際にコードを書きながら、擬似体験を通して学んでいただくことが可能です。ブラウザのみで演習を完結することができるほか、世界初・非定型回答対応型の評価システムにより成果をすぐに確認、各学習者ごとに随時理解度チェック、および、進捗管理ができるのが特徴です。

➢ 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8ステップ全ての課題修了で修了証を発行
➢ 到達目標: 
・機械学習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)を用いた機械学習の実践スキルを身につける
・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
  • ・機械学習の種類
  • ・線形代数、確率
  • ・Python
  • ・演習
2回帰
  • ・回帰
  • ・線形回帰モデルの学習
  • ・実践に向けて
  • ・演習
3分類
  • ・分類問題とは
  • ・実践に向けて
  • ・演習
4ニューラルネットワーク
  • ・ニューラルネットワーク
  • ・なぜ隠れ層が必要か
  • ・ニューラルネットワークの学習
  • ・演習
5機械学習モデルの実践に向けて
  • ・実用上の問題と考えられる原因
  • ・オーバーフィッティング対策
  • ・データの前処理
  • ・巨大なデータを集める前に
  • ・演習
6サポートベクトルマシン
  • ・サポートベクトルマシンとは
  • ・カーネル法
  • ・サポートベクトルマシンの実践
  • ・演習
7教師なし学習
  • ・教師なし学習とは
  • ・クラスタリング、主成分分析
  • ・演習
8ディープラーニング
  • ・ディープラーニングの基礎
  • ・ディープラーニングの応用例
  • ・ディープラーニングの主なモデル
  • ・演習

制作
Production

【制作】株式会社zero to one

【監修】岡谷貴之
東北大学大学院情報科学研究科教授、理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー。東京大学大学院工学系研究科計数工 学専攻博士課程修了。著書に「深層学習」(講談社)など。

【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)。2010 年、ミス・インターナショナル日本代表候補。NHK 長崎放送局キャスター、TBSニュースバードキャスター等を経て、現在「TOKYO インフォメーション」(TOKYO MX)、「耳より Biz トレンド」(BS11)等を担当。