| コースコード | AIE002 |
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| 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 | 【お申し込み前に必ずご確認ください】 ・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 |
 ：空席あり |
 ：残り４席以内 |
 ：満席 |
 ：受付終了 |
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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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