TOP

【業界最安価格】日本ディープラーニング協会認E検定対応ディープラーニング講座

イベント内容

【業界最安価格】日本ディープラーニング協会認E検定対応ディープラーニング講座

【講座概要】

AIジョブカレは、人工知能を本気で仕事にしたい未経験者のための通学制スクールです。

■AIジョブカレディープラーニング講座の6つの特徴

1.日本ディープラーニング協会(E検定)認定講座
2.実務家が作成・監修した独自の実践的カリキュラム
3.実務経験豊富な講師による事例を交えた講義
4.充実のサポート体制(講座の合間でSlackで無制限に質問でき、もくもく会の場も提供)
5.仕事決定で受講料全額返金
6.カリキュラムに自信ありますので、講座に満足しなければ、初回講座から1週間以内なら全額返金


当講座では、深層学習の正則化から理論・実装・最適化まで、実務で使うために必要なすべての工程を実務で豊富な経験があるエキスパートから体系的に学べます。
そして、Amazonベストセラー本「詳解ディープラーニング」や東京大学の招聘講師、現役のCTOを務める巣籠悠輔氏監修のオリジナルカリキュラムで実務活用のために徹底サポートします。

また、本講座はJDLA(日本ディープラーニング協会)の認定講座ですので、E検定を取得したい方は本講座を受講いただくことで受験資格が得られます。
※JDLAのE検定講座の受験資格は、当講座だけでなく、数学と機械学習両方の修了認定試験に合格する必要がありますのでご了承ください。(知識がある方はテストだけで受講は必須ではありません) ※受講者には、講座の合間に実際のサンプルデータを使った実践的な勉強会や、セミナーに格安料金や無料で参加できる特典もご用意しています。
※また、動画を撮影しており、講座を休んだ場合や復習にもご活用いただけます。
※返金保証として、万が一講座にご満足いただけない場合は、初回講座から1週間までにお申し出いただければ全額返金します。

さらに、学んだスキルをいかす未経験でも受け入れ可能な企業(求人)のご紹介をします。
そして、当社経由で仕事が決まった際には受講料が無料(全額返金)になります。
人工知能活用ニーズは急増していますが、人材が圧倒的に不足しています。
そんな売り手市場の状況下で今学んでおくメリットは非常に大きいです。

ツールやライブラリは多く出ていますが、
理論から学ぶことで、自身が求める新しいモデルを最速で構築でき、さらには各ツールを深く使うことが可能となります。
パラメーターの扱いや最適化戦略等も講義しますので、皆様の実務利用をご支援できれば幸いです。


【対象者】

以下すべての条件を満たす方
・高校数学の知識
・プログラミング経験または同程度の学習経験
・月間最低30時間の確保
※上記条件に満たない方は未経験者向け入門講座からご参加ください。


【講師プロフィール】

五木田 和也

Alt text



千葉工業大学で数値計算、機械学習、画像認識の研究を経て2012年にウサギィ(本社:東京都港区)に入社。
組合せ最適化、画像認識、自然言語処理分野を中心に機械学習を使ったソフトウエア開発を行う。
ディープラーニングを初めとした従来の特化型AI開発の傍ら、脳の再現を目指した汎用AIについての研究開発にも取り組む。


【受講生の声・評判】

受講者アンケートの結果をご紹介します

・自己学習だと最初で飽きてしまうのですが、やはり通学形式だといやでもその場に身を置けるので、ある程度身になったのではと思います。最初は毎週がいいなと思ったのですが、スキルの定着等考えるとこのペースで長い期間だったから逆に記憶に定着したと思います。

・実務に即した内容で、現場のリアルな事情や問題点等も話題に盛り込まれていて勉強になりました。最新の技術や情報を共有頂けるのも有難いです。普段欧米やアジアの方達と一緒に仕事をする機会が多いので、日本国内だけでなく海外各国地域のAIやデータ分析の現状等、グローバル視点での情報やtopicsもより多いと嬉しいです。

・講義後、先生が会場に残って丁寧に回答してくださる点も良かったです。動画だけの講義とは差別化されるので、時間を掛けて通学する意義があると感じました。


私たちは、受講生の評価にこそ貴重な改善の機会があると考えています。
今後も、講座をより良くするため、受講生の評価をしっかりと聞き、質の改善に努めていきます。


【カリキュラム】

日程 講義内容
Day.1 9月4日(火) 多層パーセプトロン
誤差逆伝播法
Day.2 9月18日(火) 正則化
半教師あり学習・Dropout等
Day.3 10月2日(火) 最適化
二次手法の近似・最適化戦略等
Day.4 10月16日(火) CNNの基礎
仕組みの理解と実装
Day.5 10月30日(火) CNNの各手法
VGG、GoogleNet、ResNet等
Day.6 11月13日(火) RNNの基礎
仕組みの理解と実装
Day.7 11月27日(火) RNNの各手法
seq2seq、LSTM、GRU、Attention、ESN等
Day.8 12月11日(火) 生成モデル
VAE、GAN、DCGAN等
Day.9 12月25日(火) 強化学習
価値反復法
Day.10 1月8日(火) 修了認定・知識テスト
技術テスト・優秀者の表彰


【内容詳細&お申込フォーム】


当スクールには事前申込が必要です。ご希望の方は下記リンクより内容確認の上お申込ください。
※お申込みは必ず下記サイトよりお願いします。
当イベントページでは本申し込みとはなりませんので、 ご注意ください。

https://www.aijobcolle.com/dl
Alt text

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。