現場で潰しが効くディープラーニング講座オンライン認定番号:00011視聴課題レポートと評価付のいつでもどこでも学びやすいオンラインコースです。KaggleMaster取得者など、第一線で活躍するAIエンジニアが動画解説。E資格取得に必要となる学習項目をすべて網羅した日本ディープラーニング協会認定コースをリーズナブルな受講料でご提供致します。JDLA認定プログラム「現場で潰しが効く」ディープラーニング講座とは?本コースは、AI、IoTなど最先端の技術分野に特化した研修で定評がある株式会社ナトフとの共催により提供します。目的はディープラーニングを実装するエンジニアの技能の習得。数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学んでいきます。現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身につけることがゴールです。当時通学制のカリキュラムで学んだアイスタディ受講者の合格率は88.9%に上りました。通学制講座とほぼ遜色ない内容を盛り込んだeラーニングと通学制コースの「いいとこどり」を実現したのが本コースです。ディープラーニングに必要な数学知識を無料で診断ディープラーニングを理解、実装するためには数学知識が欠かせません。貴方の数学力を20問のテスト問題で診断します。数学力無料診断テスト申込フォームからエントリーしてください。2営業日以内に診断テストサイトのURL、ID、パスワードをお送りします。貴方のレベルにあった学習コンテンツをご提案します。ご同意いただいたものとみなします。膨大なAI領域でしたが、自己学習すべき指針がわかった。簡素な入門書で予習をしていたが、それでは実力が不足していることに気が付けた。製作課題を作成するために必要な知識が自然と身についた点がよかった。30代サポートエンジニアディープラーニング技術との付き合い方を学べたのは大きいと思いました。分析やソフトウェアの機能の一部として組み込み活かしていけたらと思います。40代エンジニア単元ごとに異なる多くのソース上の実装パターンを確認、理解できたのが良かった。20代エンジニア今まで本を読んだだけの知識だったが、演習を通して理解を深めることができた。実際にビジネスの場で活躍されている方が講師をされていて実務的な話を聞けた。理論ベースでの実装手法を学べた事で、何故そういった手法が使われるのか理解を深めることができた。モチベーションを高めるよいキッカケになった。30代エンジニア最先端の技術について学習ができ、とても価値のある講座でした。演習が豊富なので、学習が定着しやすかったです。20代エンジニア元々統計学や機械学習についての興味はあったものの、独学では限界を感じており、またとりわけ深層学習については近年のトレンドであり、将来性を感じていたため受講を決めた。製作課題に取り組むことによって、自作のニューラルネットワークモデルを実装することができた。Learning資格試験(E資格)の受験に必要な、協会認定のプログラムです。E資格(2020年8月29日(土))を受験するためには、協会認定プログラムの受講と修了認定が必須となります。理事長を務め、日本や世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛する高度なAI技術者を証明する資格です。取り組み方を習得し現場での応用力をつけます。現役のAIエンジニアが動画で解説するとともに、視聴課題レポートの評価を行います。「プログラムが動く」「規定の精度が出た」というレベルではなく、実装過程を説明できるスキルを身につけることができます。LMS)で、いつでもどこでも講義動画、テスト、演習に取り組んでいただけます。通学講座と違って、分からない個所も分かるまで繰り返しの学習が可能です。含まれており、通学講座と比べても遜色ありません。※2018年6月に収録されたものです。実践的かつE資格合格に必要なスキルが身につく実践的なスキルを持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意しています。現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅した内容を習得することができます。応用数学AIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニアとして潰しが効くためには、ドメイン(専門領域)や論文の最新情報をキャッチアップする必要があります。それらは数学で書いてあります。この機会に本が読めるようになりましょう。Learningの大本には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても現場では“潰し”が効きません。どのような手法、どのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めていただきます。ディープラーニングメインのディープラーニングです。実践演習と課題を中心とした講義です。一方で基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装できるのではなく、どのような環境でも対応できる力を身につけます。現場で潰しが効くディープラーニング講座(オンライン)コース概要コース目標ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得する。数学知識、2年程度以上のプログラミング実務経験(言語は問いません)※高校までの数学知識に不安がある方は、「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」の事前受講をお勧めいたします。▶AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)の詳細はこちら※プログラミングの実務経験がない方でも、会社の研修や自己啓発で基礎文法を学ばれた方はスキルによりご受講可能です。深層学習(前編・後編)※通学講座の録画映像からライブ講義に近い映像となります。その為、演習時間も想定した合計時間となりますので予めご了承ください。2020年7月頃にオンライン配信いたします。※動画は実際の講義を受講いただくのと同等のハンズオン体験をしていただく方針で、実際の講義を録画編集し、演習時間なども極力同等に設定しております。演習時間には対応するソースコードで実習を行ってください。一般の教材ビデオなどと比べ、雑音で音声が聞こえづらい箇所や活舌が悪い箇所、文字が見えづらい箇所もそのままの臨場感で収録しております。全ての条件を満たすこと。※スマートフォン端末は動作保障対象外です。iPadのSafariではご利用いただけます。統計学、機械学習を専攻。Weekendでの優勝経験を持つ。創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。杏林大学と医学領域における画像認識技術の共同研究にも参画し、EWMA2018で研究成果が発表されている。masterの称号を持っている。講義、E資格認定プログラム修了認定まで、すべてが揃っての価格です!※学べる内容・価格等は2019年12月16日時点のものです。資格試験内容や、状況に応じ変更する場合があります。2020年5月31日(日)※オンラインコースですが、視聴時間とは別に、技能習得に向けて月30時間×2~3ヶ月程度の自習時間が必要となるため、2020年8月29日の試験に向けて受講申込の締切日を設定しております。修了テスト・視聴課題レポート提出締切日いずれも2020年7月13日(月)※期日に間に合わなかった場合は修了要件を満たせず、8月29日のE資格試験を受験できません。2021年2月の試験を受験していただくことになりますのでご了承ください。次回(第5回)のE資格試験は2020年8月29日(土)に実施されます。早く対策を始めるに越したことはありません。できるだけ早めに学習を開始し、準備を万全にして試験に臨んでください。数学が不安な方へAIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)数学の理解度がE資格の合否に直結します。これは過去の試験結果によって明らかとなっています。本講座では、機械学習を理解する大前提となる方程式、関数および微分を中心に機械学習で必要となる高校数学の基礎を効率的に最短で復習していただけます。学習コンテンツ●数学入門(約1時間30分)機械学習を理解するうえで必要となる数学知識のうち、初歩的な方程式、関数について理解することを目的とします。※一部中学数学で習う方程式、関数の内容も含みます。(3時間20分)機械学習への理解につなげていくことを目的に、主に微分を学びます。微分は分類分けや未来のデータ値予測(予測値の最適化)に使われます。受講料18,700円(税込)受講ライセンス期間180日お申し込み以下のボタンよりお申し込みください。お申し込みの前にご確認ください※「AIを学ぶための本格数学講座」は以下の4章で構成されています。※「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」は、「AIを学ぶための本格数学講座」の学習コンテンツの中の「数学入門(方程式・関数)」と「微分・積分」の2章で構成されています。※「現場で潰しが効くディープラーニング講座」の応用数学には、「AIを学ぶための本格数学講座」の「線形代数」と「確率・統計」が含まれるため、「現場で潰しが効くディープラーニング講座」を受講される方で数学に不安のある方は、「AIを学ぶための本格数学講座(高校数学基礎編)」を受講してください。AIは基礎から学びますので大丈夫です。カリキュラム構成上、プログラミング経験と高校数学の知識が必要です。知識や経験が不足している方は、本コースに含まれる予習講義や数学補講講座でしっかりと学習してください。不安な方は個別受講相談を承ります。修了できるか心配です。コースをしっかりと受講・学習いただければ修了基準に到達するという方針で組み立てております。個人差がありますが、コース修了に向けて、120時間程度の学習が必要です。2020年7月頃にオンライン配信をいたします。詳細は5月頃ご案内の予定です。都合がつかず参加できない場合は、例題解説資料集をお配りします。以下の書籍をお薦めしています。学習の理解度に合わせてご活用ください。検索やエンジニアのQ&Aサイト等を活用し、調べ学習を進めてください。実際、大半の受講生が、講師・事務局に質問することなく、ご自身で調べて本講座を修了しています。直面した状況について、ご自身で調べたりエンジニアコミュニティ等に質問して解決することも、エンジニアとしての重要な実践スキルの一つですので、是非この機会を通してそのスキルを身につけていただきたいと思います。エンジニアとしてのプログラミングや開発の実務経験が2年程度以上ある方であれば、E資格にも無理なくチャレンジしていただけるかと思います。エンジニアとしての実務経験があまりない方はG検定から始めていただき、Pythonなどの言語の基本文法を習得したうえで、E資格に挑戦してみることをおすすめします。PC(通常のCPU)でも受講いただけます。対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際はどの程度か心配です。「現場の実作業に近いレベル」となります。数理的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあまり使わない場合は知識レベルに留めております。LMSは、スマートフォン端末でのご利用は動作保障対象外です。iPadのSafariではご利用いただくことが可能です。