【オンライン講義】ディープラーニングマスターコース

※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。
※開催日時にメールを配信いたします。メール内にてカリキュラムの動画のURLをご案内いたします。配信するメールは一通です。

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10:00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。

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）

• 機械学習のための数学マスターコース
• 統計学マスターコース
• 機械学習のためのPythonマスターコース
• データ分析・機械学習マスターコース
• ディープラーニングマスターコース

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受講ください。

内容

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

ご受講に必要なもの

ご受講にはPython3をインストールしたPCが必要です。
また、以下のパッケージを当講座では利用します。

• jupyter notebook
• numpy
• pytorch
• torchvision
• matplotlib

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

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、講座開始日の前日10:00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)

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。
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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

• 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。
• 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。
• ※日曜日は定休のため、いただいたお問い合わせについては月曜以降のご対応となります。

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。