【全5回/オンライン対応】ディープラーニングマスターコース

※もし参加できない日程がございましても、後ほど動画と資料を配布いたしますのでご安心ください。

※資料や動画に視聴期限はありません。無期限で見ることが可能です。

※動画は当日の講義を撮影したものではなく、別途動画講座用に撮ったものを配布いたします。動画として見やすいよう、編集がされています。

日程

• 毎週日曜日、19:30~22:30

概要

本コースは株式会社AVILENが提供するE資格認定プログラムの基礎講座にあたります。

E資格とは、日本ディープラーニング協会が認定するAIエンジニアの資格です。
資格取得には協会が認定したプログラムのいずれかを受ける必要があり、最新の試験においてAVILENは認定プログラムの中でも突出した 合格率94.4% を達成しました！

今回開講する基礎コースは下記の5つです。

全てのコースをご受講する場合は、全部セットとしてお得な値段で販売しておりますので 機械学習のための基礎マスターコース からお申し込みください。（オンラインのみ）

• 【全5回】機械学習のための数学マスターコース
• 【全2回】機械学習のための統計学マスターコース
• 【全6回】機械学習のためのPythonマスターコース
• 【全4回】データ分析・機械学習マスターコース
• 【全5回】ディープラーニングマスターコース（※このページからお申し込みいただけます）

弊社のE資格認定プログラムについてはこちらでご案内しております。

• E資格認定プログラム

コース詳細

本コースはディープラーニングを習得するためのコースです。

なぜディープラーニングを学ぶのか？

ディープラーニング(深層学習、Deep Learninig） は機械学習の手法の一つであり、人工知能を支える革新的な技術です。

近年、ディープラーニングは急速に発展し、幅広い分野で活用されています。
例えば、自動運転やレジの自動精算、リアルタイム翻訳などはディープラーニングなくしては実現されませんでした。

そしてディープラーニングの普及に伴い、それを理解し、実装できる人材が求められています。

その人材の需要は今後も伸び続けることは間違いなく、今ディープラーニングを学ぶことは市場価値をあげることに直結すると言えるでしょう。

どのようにディープラーニングを学ぶのか？

本講座では５日間のプログラムを通じて、ディープラーニングを体系的に学んでいきます。

PyTorchの使い方から、CNN、RNN、強化学習の実装までを取り扱っており、非常に幅広い知識を身に付けることができます。

また、コースは最先端の現場で働くデータサイエンティストが監修しており、その内容が高品質な講座であることはE資格合格率の高さによって裏付けされています。

「深層学習を学びたい、でも何から学べばいいのかわからない……」
「ディープラーニングについて体系的に学びたい！」
「実際に手を動かして実装してみたい！」

そのような方にとって、ゼロからディープラーニングを学ぶために非常にオススメの講座です。

講義を受ける前はコードを見ても文字の羅列としか思えなかった方でも、受けた後は自分でモデルを実装できるレベルになっていることを目標にご受講ください！

講座を通して使用するフレームワークはPyTorchです。PyTorchはFacebook社が開発した、今流行りのディープラーニングのフレームワークです。

詳しいカリキュラムにつきましては下記内容をご覧ください！

※本講座はPython3, Jupyter Notebook, Pytorchを用いて進行します。事前に自分のPCにインストールしてご持参ください。

内容

Day1【PyTorch入門】

• PyTorchの特徴や他フレームワークとの比較
• モデルの定義・レイヤーについて
• 自動微分
• 関数とレイヤー
• 学習イテレーションの書き方
• GPUの利用やその他のテクニック

Day2【CNN入門】

• CNNの概要、応用例
• Convolution(畳み込み)とは何か
• 畳み込み層
• プーリング層
• Pytorchによる実装
• 実装したモデルの学習

Day3【RNN・LSTM入門】

• 系列データ
• RNNの概要・応用例
• SimpleRNN
• LSTM
• PyTorchによる実装
• RNNの発展

Day4【Seq2seqによる機械翻訳】

• 理論編
• seq2seqとは？
• 応用事例紹介
• 系列を扱う手法
• エンコーダとデコーダ
• LSTMについて
• 実装編
• 前処理(単語分割・語彙構築)
• エンコーダの実装
• デコーダの実装
• beam-search
• 学習と推論
• まとめ
• 派生モデルの紹介
• attention・多層化など
• 参考書籍・論文紹介

Day5【PyTorchによる強化学習】

• 強化学習とは
• 強化学習の目的
• マルコフ決定過程
• 動的計画法
• モデルフリーな価値関数推定
• モデルフリーな制御・方策改善
• 価値ベースの方策改善
• 方策ベースの方策改善

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。

• jupyter notebook
• numpy
• pytorch
• torchvision
• matplotlib

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です。
※インストールでお困りの方はcontact@avilen.co.jpまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

こんな人にオススメ

• 深層学習を学びたい方
• 深層学習に興味はあるけれど何から始めたらいいのかわからない方
• CNNもRNNも強化学習も幅広く学びたい方
• PyTorchを使ってみたい方
• E資格に興味のある方

こんな人はあまりオススメではありません

• 上記のカリキュラムを理解している方
• 独学で上記を実装できる方

講師

• Day1

渡部加奈子
機械学習エンジニアとして大手メーカーで画像認識の精度向上や精度予測、自然言語処理を用いたスクレイピングなど様々な案件を経験。現在AVILENではPyTorchの講座を担当している。

• Day2

豊重翔大
慶應義塾大学大学院にて統計学を専攻。純粋数学、統計学、情報工学などに精通。海外留学時には、高速道路システム管理会社にて路面の温度予測のプロジェクトに従事。統計・Python・機械学習・データ分析講座全般の講師を担当する。

• Day3, Day4

齊藤航
大学時代は物理化学を専攻。高分子の温度による挙動変化を解析し、国際学会誌に論文が掲載された実績を持つ。現在はデータサイエンティストとして銀行のシステム開発に携わっている。AVILENでは機械学習に関する数学やデータ分析の講座を中心に講師を担当する。

• Day5

小林航平
カオス力学系時系列の分析に関する研究に従事．不完全な力学系情報をニューラルネットワークに学習させ元の完全な情報を取り出すことに関して研究行っている。専攻は確率統計、情報工学など。

事前銀行振込について

contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。

・お名前
・ご希望の講座名
・その他

• 前日18:00までに振り込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなります。

請求書・領収書が必要な方へ

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【上記以外で請求書・領収書発行をご希望の方】
contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。折り返しこちらから、ご連絡いただいたアドレスまで振込先をお知らせいたしますので、講座の前日18:00までにお振り込みをお願いいたします。
お振込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなりますので、十分にご注意ください。

・宛名
・ご希望の講座名
・ご担当者名（必要であれば）
・件名（希望なければ「セミナー受講料」、別途細目は記載あり）
・その他(ご質問やご要望など)

受付・入場時間

開始の10分前から入場が可能になります。
※お待ちいただく場所がございませんので、早く着きすぎることのないようにお気を付けください。また、開始の5分前までのご入場にご協力をお願いいたします。
※途中参加も可能です。その際、事前連絡は不要です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。
初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

• メールでのお問い合わせは、contact@avilen.co.jp　までご連絡ください。
• こちらで⇨LINE公式アカウントからもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

• リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
• 講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
• 個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
• 最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。
• 前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE公式アカウント（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。