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E資格対策ディープランニング講座

AI講座

E資格対策ディープランニング講座

講座概要

概要	E資格試験の受験資格を得るためには、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定したプログラムの受講修了が必須となります。本講座を修了することで、E資格の受験資格を短期間で確実に取得することができます。
対象者	E資格の取得を目指されている方
時間	32.5時間
カリキュラム	E資格対策講座事前学習 E資格対策講座事前学習の到達目標 E資格合格に必要な基本的な数式を理解できるようになる。講座の内容を理解できるようAIの仕組みを理解し機械学習アルゴリズムを扱えるようになる。プログラミング言語Pythonで簡単なAIを実装できるようになる。 E資格合格に必要な数学の基礎知識と応用数学（2.5時間） AIの仕組みと機械学習アルゴリズムの使い方（3時間） PythonのAIプログラミング基礎（3時間） 1日目 E資格対策講座1日目の到達目標 E資格合格に必要な機械学習アルゴリズムの仕組みを数式から理解できるようになる。学習したモデルの性能評価および学習データの処理ができるようになる。機械学習アルゴリズム → ロジスティック回帰・SVM・k近傍法・ニューラルネットワークなどのE資格出題範囲の機械学習アルゴリズム各機械学習アルゴリズムの数式学習手法・性能評価・学習データの前処理 2日目 E資格対策講座2日目の到達目標 E資格合格に必要なニューラルネットワークの仕組みを数式から理解できるようになる。ニューラルネットワークを実装できるようになる。ニューラルネットワーク最尤推定による条件付き分布の学習隠れユニット・出力ユニットの活性化関数計算グラフ・微積分の連鎖律・誤差逆伝播法バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム 3日目 E資格対策講座3日目の到達目標 E資格合格に必要な画像認識のアーキテクチャを数式から理解できるようになる。画像認識アーキテクチャを実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。畳み込みニューラルネットワーク画像認識・画像検知・セマンティックセグメンテーション・画像生成 AlexNet・VGG・GoogLeNet・ResNet・MobileNet・DenseNet R-CNN・SPP-net・Fast R-CNN・Faster R-CNN・YOLO・SSD FCN・SegNet・U-net オートエンコーダ・VAE・DCGAN・CycleGAN・pix2pix 4日目 E資格対策講座4日目の到達目標 E資格合格に必要なRNN、強化学習、自然言語処理を数式から理解できるようになる。 RNN、強化学習、自然言語処理を実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。 E資格合格に必要な最新のAI技術を理解できるようになる。回帰結合型のニューラルネットワーク双方向RNN 深層回帰結合型ネットワーク・再帰型ニューラルネットワーク LSTM・GRU・Attention・Transformer・WaveNet 強化学習・Q学習・DQN・DDQN・Dueling DQN 自然言語処理モデル並列・データ並列・GPU
オプション	-
講座開催費	206,800円（税込）／名
オプション料	-

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