ディープラーニングG検定対策 オンライン講座

概要

好評頂いている、ディープラーニングG検定試験対策オンラン講座です。

ディープラーニングG検定試験の対策講座です。
初学者に難しいと言われているディープラーニングの技術的な点を
分かり易く、丁寧に解説します。
最新のAI事例や法改正などの最新動向や、過去問題を通じて効率的な解法を学びます。

オリジナルテキストと重要用語集(200語）を使用します。重要用語集サンプルはこちら

1. ディープラーニング概要
1.1 AIの歴史
1.1 ニューラルネットワーク

2.機械学習
2.1 教師あり機械学習
2.2 教師なし機械学習
2.3 強化学習
2.4 訓練データとテストデータ
2.5 ホールドアウト法
2.6 交差検証法

3. ディープラーニングとは
3.1. パーセプトロンの仕組み
3.2 活性化関数
3.3.勾配降下法
3.4.分類問題と回帰問題
3.5.勾配消失問題
3.6.ハイパーパメータチューニング

4. ディープニューラルネットワーク
4.1 畳込みニューラルネットワーク
4.2 リカレントニューラルネットワーク
4.3 LSTM

5. AI最新動向
5.1 事例紹介
5.2 最新の法規制等

Zoomによるオンラインでの研修となります。

タイムスケジュール

9:45〜　オンライン受付開始
10:00〜16:00　講義　※途中、お昼休憩を1時間挟みます。

※ 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。

参加対象

・G検定試験合格を目指す方

講師

金森渉

ライトハウスラボ株式会社　代表取締役

大学で情報処理工学を専攻後、金融デリバティブシステム、半導体生産管理システムなど多くの開発に携わる。

社内では、教育担当として新人や若手を指導する中で、人材育成の重要性に気づき本格的に取り組もうと決意し、

IT講師に転身し独立。 研修事業に本格的に取り組むため、2017年にライトハウスラボ株式会社を設立。

長慶寺豊

ライトハウスラボ株式会社　主任講師

東京大学卒業後、半導体の設計に携わる。その後講師へ転身しライトハウスラボ株式会社所属

Python,機械学習、ディープラーニングの講座を主に担当し、理論派講師として定評があります。

注意事項

※ 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
※ 無断キャンセル・欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございますのでご了承ください。

オンライン受講の注意点

オンライ受講にあたり以下の点にご注意ください。

・ZoomのIDは、お申し込み・お支払い完了後、ご案内いたします。

・テキストはPDF配布となります、製本ご希望の方は別途承ります。
・なるべく安定した通信環境下でご受講をお願いします。
・スマートフォンやWiFiルータは通信容量制限にご注意ください。

参加費のお支払いについて

クレジットカードでの事前支払いとなります。お申込み後ご利用手続きをご案内いたします。

ご利用可能なクレジットカードをご用意いただき、お支払い手続きを行ってください。