コース内容
期間
3日
時間
9:30～17:30
価格(税込)
165,000円
学習形態
オンライン
形式
講義（事前学習あり）
主催会社
株式会社キカガク
コース開催スケジュール:
| 開催日 | 会場 |
|---|---|
| 2025年4月23日(水)～2025年4月25日(金) | リモート受講 |
| 2025年5月28日(水)～2025年5月30日(金) | リモート受講 |
| 2025年6月25日(水)～2025年6月27日(金) | リモート受講 |
- 研修の進捗状況や質疑応答等により、終了時間は前後することがありますので、あらかじめご了承ください。
- 満席になり次第、募集を締め切らせていただきますのでご了承ください。
当トレーニングの注意事項:
- 当日はWEB会議システム（Zoom）を使用してライブオンライン形式で開催いたします。
- 本研修には試験バウチャは付属しておりません
- 事前学習付きです（お申込完了後ご案内いたします）
- ●プラットフォームへの登録について
- コースへお申込をされますと、同社が管理するプラットフォームに以下の情報が登録されます。
- なお、プラットフォームへ登録された情報は、受講連絡、お問合せ対応、修了状況の確認等に利用いたします。
- 《登録される情報》
- 申込者氏名/申込者メールアドレス/会社名/住所情報/電話番号
- ●セミナー受講規約について
- セミナーの受講に際して株式会社キカガクのセミナー受講規約をご確認ください。
- URL：https://www.kikagaku.co.jp/legal-docs/terms-of-service/seminar
- なお、コースお申し込み完了時点でセミナー受講規約に同意したものとみなします。
- ●E 資格について
- 本コースは E 資格認定プログラムです。
- E 資格のご受験には本コースの受講後ご受講生ご本人による申請によって付与される動画コンテンツ及び事前確認テストの受験と合格が必要です。
- E 資格受験要件：E 資格事前確認テストの合格
- ※E資格受験バウチャは付属しておりません。
- ●必要な受講環境
- Zoom
- 当日は、ビデオチャットツール「Zoom」を使用いたします。
- 受講までにZoomアプリツールのインストール・ユーザー登録（無料）をお願いいたします。
- https://support.zoom.us/hc/ja/sections/200704559-%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB
- Google Chrome
- ご受講には Google Chrome ブラウザの使用を推奨しております。事前にダウンロードとインストールをお願いいたします。
- https://support.google.com/chrome/answer/95346?hl=ja&co=GENIE.Platform%3DDesktop
- Microsoft Azure
- 深層学習の実装環境には、Microsoft Azure を使用いたします。事前にアクセス確認をお願いいたします。
- アクセスの確認方法は以下のリンク先 URL を参照ください。
- https://goldenrod-wren-7d3.notion.site/Azure-2b1b7fc212914e51869517ae35c36bc8
- ハンズオン演習使用ツール 「GitBASH（Windowsの場合）」
- Windowsの場合、下記よりツールのインストールをお願いいたします。
- https://gitforwindows.org/
- SSH接続ができるものがあれば他のツールでも構いません。 Macの場合は、標準搭載の「ターミナル」を使用するため、必要ありません。
コース概要:
機械学習・深層学習（画像処理・自然言語処理）の理論と実装をハンズオン形式で学ぶ講座です。
また、講義のほかに約9時間の事前学習動画とE資格取得対策補講動画が付き、資格合格に向け支援いたします。
対象者:
このコースは次のような方を対象としています。
- E資格を取得して、エンジニアとしてのキャリアを一歩先に進みたい方
- 機械学習・ディープラーニングなどの AI 技術について、関連する数学も含めて体系的に学びたい方
- 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
到達目標:
本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。
- 深層学習の仕組みを理解し、実務での活用方法がイメージできる状態。
- 深層学習を使用した画像・自然言語処理とAI モデル構築を実装できる状態。
- AI モデルの精度向上に向けた試行錯誤の方法を理解し、実装できる状態。
修了条件:
- 全日程のコース受講
前提条件:
- AI に関する基礎知識
- Python による基礎プログラミング
- Python を使用した機械学習の基礎実装
- ※ 上記は事前学習でご用意しています。事前学習の実施は必須となっています。
カリキュラム:
【1日目】
- イントロダクション
- 環境構築
- 復習テスト（数学）
- 復習テスト（Python）
- ディープラーニングの数学 1
- PyTorch 入門
- ネットワークの学習
- PyTorch Lightning による簡略化
【2日目】
- オープニング
- 分類の実装
- 回帰の実装
- 画像処理の基礎
- 画像処理の理論
- 畳み込みニューラルネットワークの実装
- 画像分類
- 性能改善
【3日目】
- オープニング
- 時系列解析の理論
- 時系列解析の基礎
- 再帰型ニューラルネットワークの実装
- 自然言語処理の理論
- 自然言語処理の基礎
- 文書分類
- アウトロダクション
教材:
- Web 教材
- ※ 講義内で当日に配布
