i-Learning 株式会社アイ・ラーニング
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しくみを学ぶディープラーニング概論

  • コースコードAI200
  • 受講形態
    オンラインもしくは対面
  • 日数1日間
  • 受講時間
    9時30分 ~ 17時00分(昼休憩:45分)
  • 受講料
    55,000円 (税別価格50,000円)

当コースは、AIに興味をお持ちの方、何らかの形でAIを事業に活用しようとお考えの方を含むすべてのビジネスパーソンにむけて、機械学習・ディープラーニングの基本知識を提供するものです。

AI(人工知能)をつかさどるテクノロジーである、機械学習・ディープラーニングについて、「活性化関数」「交差検証」「オートエンコーダ」「勾配降下法」「CNN」「RNN」「深層強化学習」など、AIの本質を理解するために欠かせない用語を含めて学びます。
※当コースでは、複雑な数式やプログラミングのスキルは不要です。


※開催初日の15日前に開催判断を行いますので、お早めにお申し込みをお願いいたします。

  • 助成金可能性有

ご希望の日程に合わせた
リクエスト開催も可能


開催情報

開催日程・場所

日時 場所 状況 締切日
3月11日(火) オンラインクラス 受付中 3月6日(木)
6月13日(金) オンラインクラス 受付中 6月10日(火)
9月8日(月) オンラインクラス 受付中 9月3日(水)

詳細情報

対象者

上記概要をご覧ください

前提知識

「ゼロから学ぶ人工知能(AI)」(AI100)を修了しているか、もしくは同等の知識(以下参照)を有すること
・AI(人工知能)、機械学習(マシン・ラーニング)、ディープ・ラーニング(深層学習)などの基本用語を知っている
・AIを利用した開発の流れ(データ収集、クレンジング、アノテーション、精度の評価)を理解している
・AIに関する原則・ガイドライン(海外や国内における取組など)を理解している

学習目標

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。
1.実務・現場でAIを活用するためのスキルを習得
2.AIプロジェクトに参画するために備えておきたいスキルの習得

研修の内容

1.機械学習の具体的手法
 ・機械学習
 ・教師あり学習
 ・教師なし学習
 ・強化学習
 ・手法の評価
2.ディープラーニングの概要
 ・ニューラルネットワーク
 ・ディープラーニングのアプローチ
 ・学習率の最適化
 ・ディープラーニングの環境
3.ディープラーニングの手法
 ・畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
 ・リカレントニューラルネットワーク(RNN)
 ・深層強化学習
 ・深層生成モデル


【利用環境】
・配布した電子テキスト(PDF)の参照ができること
・配布したExcelワークシートの参照・編集ができること

重要事項

キャンセル規定
受講開始8日前から受講料(購入価格)の50%のキャンセル料がかかります。 また、受講開始0日前(当日キャンセル)から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。
受講者メールアドレス

□受講者メールアドレスについて
・各クラスとも、電子テキストおよび受講のご案内を、受講者の方のメールアドレス宛てに送付させていただきます。
・お申し込み時に受講者ご本人のメールアドレス入力が必須となります。

テキスト

□テキストについて
・各クラスとも、電子テキスト(PDF)を事前に配布いたします。
ご受講の際には、テキスト閲覧用デバイスをご用意いただくことをお薦めいたします。
・当コースは、電子テキスト(PDF)のご提供のみとなり、印刷テキストには対応しておりません。

オンラインクラス

□オンラインクラス
オンラインクラスはZoomで提供いたします。
あらかじめミーティング用Zoomクライアントが導入されたパソコンをご準備ください。
Zoomクライアントが使えない環境の場合、Zoom Webクライアントでご受講いただけます。
オンラインクラス受講ガイド(Zoomでご受講の前に) および オンラインクラス利用条件 をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。

教室クラス

□教室クラス
開催当日は、教室に電子テキストをダウンロードしたPCをご持参ください。
研修会場では無線LANサービスを提供いたしますが、ご持参されたデバイスの接続を保証するものではありません。
教室クラス利用条件 をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。

備考

□オンラインクラスご参加のお客様で、自宅やオフィス以外の場所でのオンライン受講をご希望の方には iLスクエア をご提供いたします。ぜひご活用ください。


メッセージ

【講師からの一言】
人工知能(AI)のビジネスを進めるためには、AIエンジニアだけでなくジェネラリストでも原理やしくみへの理解が必要です。
当コースでは、「ディープラーニングとは何か」というところから始めて、基本的なコンセプト、CNNやRNN、深層強化学習といったAI技術の仕組みまでを、できるだけ複雑な数学的知識には触れずに解説します。
ディープラーニングの知識は必要だけどなかなか独学では理解が進まない方、実装レベルのスキル習得への準備が必要な方、まずは当コースのご受講をおすすめします。

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