コース概要
- 学習タイプ
- 学習
- 受講可能期間
- 180日
- 価格(1ライセンス)
- ¥40,700(税込)
本講座は日本ディープラーニング協会（JDLA）のDeep Learning 検定試験（G 検定）の合格を目指す対策講座です。 G 検定出題領域のうち、独学での理解が難しい「機械学習」「ディープラーニング」の技術体系の解説にフォーカスしています。ディープラーニングは機械学習の手法の一つであるため、まず、機械学習について理解したうえで、ディープラーニングの概要および様々な手法について学んでいきます。
こんな方におすすめ
- 挫折しやすい技術3章を集中解説
- 受験者の最大の壁である４～６章に絞った講義を提供
学習内容
| 学習対象者 | ・G検定の合格を目指す方 ・ディープラーニングを活用したプロダクトやサービスを企画・推進したい方 ・AIの仕組みや、AIでできること、できないことを正しく理解したい方 |
|---|---|
| 目標 | ・挫折しがちなG検定の技術領域を体系的に理解する。 ・AIについて正しく理解し、技術的な仕組みを周りの人に説明できるようになる。 |
| 前提知識 |
特に必要ありません (「G検定公式テキスト」の併読をお勧めします ) |
| カリキュラム | ●機械学習の具体的手法 ・機械学習とは ・機械学習のワークフロー ・教師あり学習 ・教師なし学習 ・データの扱い ・評価指標 ●ディープラーニングの概要 ・ニューラルネットワークとディープラーニング ・ディープラーニングのアプローチ ・ディープラーニングを実現するには ●ディープラーニングの手法 ・活性化関数 ・学習率の最適化 ・さらなるテクニック ・CNN：畳み込みニューラルネットワーク ・RNN：リカレントニューラルネットワーク ・深層強化学習 ・深層生成モデル |
| 学習時間/問題数 | 約6時間 ※受講可能期間内は、何度でも受講可能です |
| 学習対象者 |
|---|
| ・G検定の合格を目指す方 ・ディープラーニングを活用したプロダクトやサービスを企画・推進したい方 ・AIの仕組みや、AIでできること、できないことを正しく理解したい方 |
| 目標 |
| ・挫折しがちなG検定の技術領域を体系的に理解する。 ・AIについて正しく理解し、技術的な仕組みを周りの人に説明できるようになる。 |
| 前提知識 |
|
特に必要ありません (「G検定公式テキスト」の併読をお勧めします ) |
| カリキュラム |
| ●機械学習の具体的手法 ・機械学習とは ・機械学習のワークフロー ・教師あり学習 ・教師なし学習 ・データの扱い ・評価指標 ●ディープラーニングの概要 ・ニューラルネットワークとディープラーニング ・ディープラーニングのアプローチ ・ディープラーニングを実現するには ●ディープラーニングの手法 ・活性化関数 ・学習率の最適化 ・さらなるテクニック ・CNN：畳み込みニューラルネットワーク ・RNN：リカレントニューラルネットワーク ・深層強化学習 ・深層生成モデル |
| 学習時間/問題数 |
| 約6時間 ※受講可能期間内は、何度でも受講可能です |
