コースコード | AIE002 |
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ITスキル標準 職種/レベル |
職種不問 |
コース概要 | ディープラーニング(深層学習)の理論と実装方法について、マシン演習を通して学習します。 |
到達目標 | ・ディープラーニング(深層学習)の実装ができる。 ・数値、画像、時系列データの前処理ができる。 ・プロジェクトにおける仮説検証ができる。 ・課題に合わせた手法選択ができる。 ・分析結果のレポーティングができる。 |
対象者 | ・AIを扱うエンジニアをめざす方。 ・ディープラーニング(深層学習)の理論と実装方法について修得したい方。 |
前提知識 | 「AIエンジニアリング入門(1)‐機械学習の理論と実践‐」eラーニングコースを修了しているか、または同等の知識があること。 |
内容 | 1.ディープラーニング(深層学習)とは 2.ニューラルネットワークの基礎 3.CNNによる画像分類 4.ニューラルネットワークの諸問題と対策 5.画像の前処理とfine-tuning 6.RNN(LSTM)による時系列解析 7.DQNによる強化学習 |
教材サンプル | |
標準学習時間 | 34 |
学習形態 | eラーニング |
カテゴリー | |
コースフロー | |
備考 | ・サービス有効期間は30日間です。 ・説明画面と説明文(音声なし)で学習するタイプのeラーニングです。(音声再生環境は不要です) ・このコースは、STANDARD社より提供いたします。 ・コース実施に必要となるご受講者の個人情報をSTANDARD社へ提供いたします。 ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境、お申込方法をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者とお申込責任者の方のE-Mailアドレスが必須となります。 ・このコースでは、STANDARD社のAIエンジニアがメンターとして受講者に対応します。メンターは、チャットによる質問対応、演習課題へのフィードバック等を通して、受講者を強力にサポートします。 なお、質問対応はSTANDARD社の営業日15:00~21:00となります。 |
受講料 | ¥107,800(税込) |
空席状況 |
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研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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