ディープラーニングのモデルを実現するために備えておくべき基本的なスキルを習得できます。
Pythonの実装スキルに加えて基本的な数学の知識を備えることができるため、ブラックボックスといわれるディープラーニングの世界について、その仕組みを学ぶことができます。

当コースでは、基本的な数学から、Pythonの主要なライブラリを用いた画像処理、時系列解析、自然言語処理の実装までを体形的に習得できます。

※当コースはe-ラーニングですが、演習問題がついているため実際に手を動かしながら理解をすすめることができます。

・ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークを数学から理解できる
・最先端のディープラーニングフレームワークTensorFlow・PyTorchを両方学べる
・最新の機械学習、ディープラーニングの手法を用いた実装力が身につく

・AI案件を任されるようになり実務をこなすための基礎を身に付けたい方
・機械学習・ディープラーニングなどのAI技術や数学について体系的に学びたい方
・一歩進んだ高度な処理を必要としたりプログラミング経験が中級以上の方

【事前知識】
　Pythonの基礎知識
　NumPy・Pandas・Matplotlibの基本的な使い方

【PyTorch】
ディープラーニングの数字
　順伝播の実装
　逆伝播の実装

ディープラーニング入門
　PyTorch 入門
　PyTorchでネットワークの学習

ディーラーニングの実装
　ニューラルネットワークで分類
　ニューラルネットワークで回帰

画像処理
　画像処理の基礎
　畳み込みニューラルネットワーク
　画像のクラス分類
　犬猫分類
　ファインチューニングの実装

時系列解析
　時系列解析基礎Prophet
　再帰型の基礎

自然言語処理
　自然言語処理基礎
　文書分類

【TensorFlow】
ディープラーニングの数字
　順伝播の実装
　逆伝播の実装

ディーラーニングの実装
　ニューラルネットワークで分類
　ニューラルネットワークで回帰

画像処理
　画像処理の基礎
　画像のクラス分類
　犬猫分類
　ファインチューニングの実装

時系列解析
　時系列解析基礎Prophet
　再帰型の基礎

自然言語処理
　自然言語処理基礎
　文書分類

・当コースは株式会社キカガク直営のeラーニングです。
・受講の際は以下の要件を満たすパソコンをご用意ください。
　-Chromeを導入済み
　-Google Colaboratoryを導入済み(Googleアカウントが必要です。)
　- macOS / Windows を搭載したパソコン

ビデオ数:27


【重要】
お客様がキカガク社eラーニングコースを受講される際には、以下の手順でお客様自身による作業が必要となります。

<お申し込み手順>
1.当コースに申し込む。
　　※ 受講開始希望日について
　　受講開始希望日は、申し込み日より6日後以降の日付を指定できます。
　　ただし【受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります】ため、その点をご留意ください。

2.キカガク社サイト(https://www.kikagaku.ai/)より「SIGN UP 新規登録」にてユーザー登録する。
　　※ 実際に動画を視聴する際に使用するアカウントをご登録ください。
　　※ すでにお持ちの方は新規で取得いただく必要はありません。

3.登録した「ユーザー名」「メールアドレス」を弊社の 下記連絡先 までメールにて連絡する。

　・お客様よりメールをいただいた後、弊社からキカガク社へ受講申し込みを行います。
　・受講申し込み完了後、キカガク社よりお客様宛に受講のご案内が送付されます。

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■連絡先
　宛先:アイ・ラーニング研修受付(kenshu@i-learning.jp)
　件名:{当コースコード}_キカガク社ユーザー登録情報
　本文: 本文中にキカガク社サイトに登録した「ユーザー名」「メールアドレス」をご記入ください。
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(例)コースコード「62I58」にお申し込みされる場合
　件名:62I58_キカガク社ユーザー登録情報
　本文:
　以下の通り、キカガク社サイトにユーザー登録しました。
　　ユーザー名:Kayaba Taro
　　メールアドレス:tkayaba@i-learning.jp

受講開始16日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。