【8月試験向け】ディープラーニング資格(E資格)認定プログラム【説明会】

2019/02/17(日)13:00 〜 14:00 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
一般
先着順 無料 1人 / 定員30人

イベント内容

ディープラーニング資格(E資格)対応
「現場で潰しが効くディープラーニング講座」とは

本講座は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得するための講座です。 数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学びます。 現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に着ける事がゴールです。

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資格)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資格(2019年8月31日実施予定)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

3ヶ月で実践的なスキルを持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意しています。 また、現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅した内容を習得することが出来ます。

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

  • 応用数学
    • 線形代数
    • 確率・統計
  • 機械学習
    • 機械学習の基礎
    • 実用的な方法論
  • 深層学習
    • 順伝播型ネットワーク
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

  • 深層モデルのための正則化
  • 深層モデルのための最適化
  • 畳み込みネットワーク
  • 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
  • 自己符号器
  • 生成モデル
  • 強化学習
  • LSTMと自然言語処理
  • 現場での考え方
カリキュラム詳細:http://study-ai.com/jdla/
 

料金

 
1名45万円(税別)


※同一法人(又はグループ)で複数名ご参加の場合割引料金がございます。
http://study-ai.com/jdla/



※認定プログラムによるオフライン法人受講では総額で最安値です。(2019年1月当社調べ)

※リアルタイムで当日受講となるため確実に出席を確認します。

※機械学習の経験者はベーシックターム免除が可能です(要確認テスト)。この場合、ベーシックタームの受講料10万円が割引となります。
※※個人の費用でご参加される方は先着50名様まで総額より10万円割引となります。



第3回E資格(2019年8月31日実施予定)対応講座日程

■東京水曜日コース 

どうしても日程が合わない方や遠方の方はビデオ視聴も可能です。お申し込み時にご相談ください。


2019年4月03日(水)

10時~17時 ベーシックターム--東京  

2019年4月17日(水)

10時~17時 ベーシックターム--東京

2019年5月08日(水)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年5月22日(水)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年6月05日(水)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年6月19日(水)

10時~17時 ディベロップターム--東京

 


■東京日曜日コース 


2019年4月07日(日)

10時~17時 ベーシックターム--東京  

2019年4月21日(日)

10時~17時 ベーシックターム--東京

2019年5月19日(日)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年6月02日(日)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年6月16日(日)

10時~17時 ディベロップターム--東京

2019年6月30日(日)

10時~17時 ディベロップターム--東京

 

どうしても日程が合わない方や遠方の方はビデオ視聴も可能です。お申し込み時にご相談ください。



無料説明会日時

2019年2月17日(日)13:00~14:00 @巣鴨研修室

※説明会会場:巣鴨第一ビル6F Study-AI巣鴨研修室(東京・巣鴨駅徒歩5分)

※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。


★第一期定員100名満席/第二期満員御礼★ 

「現場で潰しが効くディープラーニング講座」定員

各コース:先着20名
★第一期定員100名満席★ 第二期満員御礼

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。

■数学の知識が不足する方へ朗報です! 

- 別途4日間の数学講座を受講する事。(数学講座費用は半額でご受講いただけます。先着20名迄無料! )
http://study-ai.com/seminar/24math/

※日程が合わない方は録画ビデオでキャチアップも可。

    - 又は上記に相当する自習計画の提出 
    メッセージ:AIの時代、人生100年時代へ。基礎体力である数学の習得こそ減らない財産です。

    8月向け試験はまだ余裕があるので文系の方はチャンス!



    速報!合格者の声

    ■E資格を受験したきっかけは何ですか?

    ちょうど今の仕事に煮詰まっていて、なにか別のことをやりたいなーと思っていたところに、第一回のE資格検定が行われることを知ったので

    ■E資格合格のためにどのような準備をしましたか?

    講習の内容は、講習日中に理解するようにしました。ちゃんと予習していき、予習でわからなかったところは授業を止めてでも講習中に疑問を解消します。どうしてもだめなところも講習後の自習時間に講師を質問攻めにして漏れの無いようにします。どうせ後で自分で考えてもわからないので、授業料の元は取りましょう。

    ■受験してよかったことは何ですか?

    その気になれば、自分でディープラーニングのエンジンを作れるようになったというのが良かったです。訳わからず魔法の箱としてKeras/Tensorflowを使うのと、理解した上で使うのではその結果に雲泥の差があります。

    ■E資格の社内での活用法を教えてください。

    その気になれば、AIにかかわる他部署への転籍や他社への転職ができると思えるようになったので、逆に今の場所(SI)で、もうひと頑張りしてみようかと思えるようになりました。 。


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