ディープラーニング資格（E資格）認定プログラム【説明会】
| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
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一般
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先着順 | 無料 | 1人 ／ 定員10人 |
イベント内容
ディープラーニング資格（E検定）対応
「現場で潰しが効くディープラーニング講座」とは
この講座の特徴その１ 日本初AI資格試験に対応
本講座は日本ディープラーニング協会のDeep Learning資格試験（E検定）の受験に必要な、協会認定の講座プログラムです。（認定番号00003）
E検定（2018年9月予定）を受験するためには、本プログラムの受講と修了認定が必須となります。
この講座の特徴その2 実践習得に特化
本講座は現役AIエンジニアが講師を担当します。
生の現場での実装課題や、技術課題。開発研究への取り組み方を習得し現場での応用力をつけます。
- 応用数学は数学教育の専門家、機械学習は機械学習のAIエンジニアがそれぞれ担当します。
- ディベロップタームの初めに制作課題について発表があります。
講座修了時までに必要な要件を満たして課題を提出して頂きます。
また、単に”動く”や”規定の精度が出た”だけでなく実装過程を説明できるようになります。
最高水準のスキルが身につく
1.応用数学
AIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニアとして潰しが効くためには、ドメイン（専門領域）や論文の最新情報をキャッチアップする必要があります。
それらは数学で書いてあります。
この機会に本が読めるようになりましょう。
2.全体像がわかるカリキュラム
日本で初めて個人向けに本格的なディープラーニング講座を始めたStudy-AIでは、受講生の挫折ポイントを良く知っています。
- 全体像の把握。自身の言葉で説明できること。
- 基礎の繰り返し
この二つが出来ている方は挫折しません。
本講座では、基礎の繰り返しと全体像の把握を徹底しています。3.機械学習の基礎
Deep Learningの大本には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても現場では“潰し”が効きません。
どのような手法、どのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めて頂きます。
4.ディープラーニング
メインのディープラーニングです。
実践演習と課題を中心とした講義となります。
一方で基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。
Tensor FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装できるのではなく、どのような環境でも対応できる力を付けます。
製作課題に挑戦します。
全員に製作課題を提出して頂きます。（オンライン参加の方もオンラインにて提出が必要です。） 現役AIエンジニアが講師のハンズオンだから可能な対価であり、本講座のメインテーマとなります。
カリキュラム 3ヵ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座
| ４Lesson | ベーシックターム |
応用数学・機械学習・ディープラーニングの全体像を学び、 AIエンジニア、データサイエンティストとしての基礎力を身につけます。 ◆学べるスキル
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|---|---|---|
| ８Lesson | ディベロップターム |
ディープラーニングの実践課題を中心とした講義となります。
◆学べるスキル深層学習
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料金
日時
■日曜日コース 東京B日程（主講師：大越）
| 6月17日（日曜日） | 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
|---|---|
| 7/1日(日曜日) | 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 7/15日(日曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 7/29日(日曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 8/19日(日曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 9/1日(土曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 ※9月1日のみ、イレギュラーで土曜日 |
※復習（欠席）用として、講義動画を講義後2日以内に限定公開いたします。
※各日6時間（3時間×2Lesson)となります。お昼休憩が1時間あります。
■水曜日コース
| 6月27日（水曜日） | 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
|---|---|
| 7/11日(水曜日) | 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 7/25日(水曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 8/8日(水曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 8/22日(水曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
| 9/05日(水曜日) | 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 |
※復習（欠席）用として、講義動画を講義後2日以内に限定公開いたします。
※各日6時間（3時間×2Lesson)となります。お昼休憩が1時間あります。
■日曜日コース 東京第A日程（主講師：諸富）5月20日～ 【満席/締切】
5月20日 （日）/ 6月03日 （日）/ 6月17日 （日）/ 7月01日 （日）/ 7月15日 （日）/ 7月29日 （日）
■土曜日コース 東京第A日程（主講師：諸富）【満席/締切】
5月26日（土）/6月09日 （土）/6月23日（土））/7月07日 （土））/7月21日 （土））/8月04日（土）
※どうしても日程の都合でA日程にご参加希望の場合はご相談ください。
無料説明会日時2018年5/13（日） 11時～12時（東京）
2018年5/27（日） 11時～12時（東京）
2018年5/29（火） 10時～11時（東京）
2018年6/6 （水） 19時～20時（東京）
2018年6/10（日） 18時～19時（東京）
2018年6/13（水） 19時～20時（東京）
2018年6/17（日） 14時～15時（東京）
2018年6/20 (水) 19時～20時（東京）
※説明会会場：りそな九段ビル5階（東京九段下駅徒歩30秒）
※日程が合わない場合やご希望の場合、個別カウンセリング（無料）も対応しております。特にプログラミングや数学の基礎力に不安がある方は個別カウンセリングにて学習計画を検討してから受講をお申込みください。
「現場で潰しが効くディープラーニング講座」定員
20名
持ち物
ノートＰＣを持参講座の対象者
- 高校数学の知識がある方
- プログラミング実務経験がある方
- 講座以外での学習時間が各月３0時間以上を確保できる方
【プログラミングや数学の知識が不足する方へ】
- 高校数学やプログラミングの知識が不足する方も講義期間中に不足範囲をカバー頂ける場合はご参加頂けます。追加で相応時間の自習時間の確保が必要です。
- 個人の状況により受講頂けるかを事前にご相談の上ご検討頂きます。合同説明会でなく個別カウンセリング（兼説明会）をお申込みください。
備考
備考
- 開講前に、無料説明会を複数回開催予定です
- 最小遂行人数7名
- 追加オプション（有料）
- 講座以外の時間も、Slackにて担当講師、TAが疑問点を随時フォローします
- 復習（欠席）用として、講義動画を講義後2日以内に限定公開いたします
よくある質問
Q. 全くの初心者です。
AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向けなのでプログラミングスキルと高校までの数学の知識が必要です。もしも不安な場合は個別説明会にてヒアリングや補講のご相談も受け付けております。
Q. どのくらいの学習時間の確保が必要ですか？
個人差がありますが、特に予備知識がない場合は毎月30時間の予習復習時間を確保してください。
Q. PCがなかったりWindows PCでも受講可能ですか？
PCがない場合はご相談ください。有料での貸し出しになります。WindowsPC（通常のCPU）でも受講頂けます。
Q. 講義の間が空いていますが質問が可能ですか？
オンラインで質問が可能です。質疑内容は受講者全員に公開されますから、積極的にご質問を 頂くと他の受講者の疑問点も解消されます。質問は順番に回答されます（無料）
試験前など個別の優先質問オプションもご用意可能です。（有料）
Q. ほとんどの内容は把握しているのですが上級者割引がありますか？
既に現場で実装経験がある方は5万円割引となります。お申込み時にポートフォリオや実績など客観的に実力が 確認できる方が対象となります。
Q. 修了証が受け取れるかが心配です。
講義にしっかりと出席を頂ければ大丈夫です。そのうえで十分な予習復習時間を確保頂ければ出席者全員に修了証を 受け取って頂きたいという方針で組み立てております。ご安心ください。
勿論、「テスト」や「課題」の規定の基準を満たす必要がありますが、万一不合格の場合も講座終了後6カ月間は再テスト（２回まで）により修了証の発行が可能です。（再テストは別途2万円/回）
Q. 対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際はどの程度か心配です。
「現場の実作業に近いレベル」となります。講義時に高校数学の範囲やプログラミング実務経験者であれば問題に ならないエラー解決やPC操作についてのフォローは出来ません。また、数理的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあまり使わない場合は知識レベルに留めております。
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