BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:＜AIエンジニア育成プログラム ＞JDLA「E資格」 取得を目指す！機械学習＆ディープラーニング X-WR-CALNAME:＜AIエンジニア育成プログラム ＞JDLA「E資格」 取得を目指す！機械学習＆ディープラーニング X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:830291@techplay.jp SUMMARY:＜AIエンジニア育成プログラム ＞JDLA「E資格」取 得を目指す！機械学習＆ディープラーニング DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20211011T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20220228T180000 DTSTAMP:20260430T011340Z CREATED:20210903T110750Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/83029 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n\nAIエンジニ ア育成プログラムJDLA「E資格」取得を目指す！機械学 習＆ディープラーニング\n\n概要\n日本ディープラーニ ング協会認定プログラムであるzero to one「機械学習」 「ディープラーニング」「E資格パッケージ」のセット を完全オンライン形式で受講。数学、プログラミング に関するフォローアップ講座やローカルサポートなど の特別パッケージで、JDLA「E資格（エンジニア資格） 」*取得とその後のAI活用を目指します。合計70時間〜12 0時間かけて、じっくりAIエンジニアとしての基礎を固 めることができます。\n*「E資格」については、JDLAホ ームページをご確認ください。\n＜講座の特徴＞・経 済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」認定、富 士通、NEC、野村グループなど300社以上の導入実績を誇 るzero to oneの完全オンライン教材にて学習、「E資格」 取得を目指します。\n・世界をリードする有識者（東 京大学大学院・松尾豊教授、東北大学大学院・岡谷貴 之教授）が監修する高品質な教材コンテンツに加え、z ero to one自社開発のクラウド型プログラミング演習を通 し、AIエンジニアとしての基礎力、実践力を高めます 。\n・事前テストやフォローアップ講座（数学、プロ グラミング基礎力アップ）、ローカルサポートなど、 本講座向けの特別なサポートの仕組みを提供、期間内 で修了を目指すことはもちろん、自ら考え、実践でき るAIエンジニアを育成します。\n※プログラム内容に関 してのお問い合わせは、仙台X-TECH推進事務局までご連 絡ください。Mail：xtech.sendai@gmail.com\n\n【スケジュール 】10月11日18:00〜19:00：キックオフミーティング（zoomの 予定／参加不可の場合は録画版をご覧いただけますの で、出席は必須ではありません）10月12日〜2022年2月28 日：オンライン講座受講期間（以下3つの教材を順番に ご自身で受講いただき、講座の修了と「E資格」合格を 目指していただきます）10月下旬〜11月初旬：フォロー アップ講座開催（数学、プログラミングに分けて開催 予定。録画版もご用意します）\n2022年2月18日、19日：JD LA「E資格」受験＊受験料もプログラムより支払われま すので、受講生負担はありません。\n【各教材の概要 】「機械学習」・概要：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。・監修：東 北大学大学院　岡谷貴之教授・形式：完全オンライン （ビデオ講座とクラウド演習で構成）・学習時間：30 〜50時間・カリキュラム：１：イントロダクション２ ：回帰３：分類４：ニューラルネットワーク５：機械 学習モデルの実践に向けて６：サポートベクトルマシ ーン７：教師なし学習８：ディープラーニング９：確 率的モデリング（オプショナル）１０：決定木（オプ ショナル）→詳しくはzero to oneサイトをご確認くださ い。\n「ディープラーニング」・概要：ディープラー ニング（深層学習）について、基礎から実践までをオ ンラインにて学んでいただけるコースです。ニューラ ルネットワークの基礎から、CNN、RNNまでを5ステップに わたってカバーしつつ、実際にPythonでコーディングを しながらの演習（自動採点機能つき）も交えて、実業 務で活かしていただくためのディープラーニングに関 する知識・スキルを身につけていただくことが可能で す。・監修：東京大学大学院　松尾豊教授・形式：完 全オンライン（ビデオ講座とクラウド演習で構成）・ 学習時間：30〜50時間・カリキュラム：１：イントロダ クション２：ニューラルネットワークの基礎３：ニュ ーラルネットワークの改善４：畳み込みニューラルネ ットワーク５：回帰結合型ニューラルネットワーク６ ：生成モデル７：強化学習→詳しくはzero to oneサイト をご確認ください。\n「E資格パッケージ」・概要：「 機械学習」「ディープラーニング」修了後、「E資格」 受験に向けて補足教材や確認テストで構成される、試 験対策教材。・形式：完全オンライン（主に補足スラ イドと確認テストで構成）・学習時間：3〜5時間\n\n＜ 本プログラムの開催概要＞主催：仙台市協力：INTILAQ東 北イノベーションセンター企画・運営：仙台X-TECH推進 事務局\n参加対象\n\n仙台市在住、もしくは仙台市内のA Iに関心がある企業・団体の主にエンジニア＊数学知識 必須（微分積分、線形代数、確率統計：大学理系入学 レベル）。Pythonの基礎知識があることが望ましい（フ ォローアップあり）。\n\n持ち物\n\n各自PCをご準備くだ さい（スペック要件特になし。ブラウザはChrome利用）\ n\n教材監修\n\n\n\n\n松尾 豊\n東京大学大学院　工学系研 究科　教授株式会社zero to one　顧問\n東京大学大学院工 学系研究科教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業 。同大学院博士課程修了。博士（工学）。専門分野は 、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、 ディープラーニング。「人工知能は人間を超えるか デ ィープラーニングの先にあるもの」（角川EPUB選書）等 の著書、「よくわかる人工知能」（KADOKAWA/中経出版） 等の監修など多数。\n\n\n\n\n\n岡谷 貴之\n東北大学大学 院　情報科学研究科　教授株式会社zero to one　顧問\n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。東京大学工学 部卒業。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。\n\n\n 参加にあたっての注意事項\n\n基本的にオンラインで自 主学習にて進めていただくプログラムです。効果的な 学習と「E資格」合格に向けて、10月12日〜2022年1月末の 期間で60〜100時間程度の学習時間を事前に確保いただ くようお願い致します。\n\n主催\n仙台市「SENDAI X-TECH IN NOVATION PROJECT」とは\n仙台市をフィールドに、AIをはじ めとする先端IT技術とさまざまな産業との掛け合わせ （X-TECH）による新事業の創出や、それをリードするAI 人材の育成・交流により、テクノロジーの力でイノベ ーションを生み出し、次々とAIビジネスが生まれる「AI -Ready都市・仙台」の実現を目指すプロジェクトです。\ n\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/830291?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR