今世界の注目を集めるディープラーニング(深層学習)について、基礎から実践までをオンラインにて学んでいただけるコースです。ニューラルネットワークの基礎から、CNN、RNNまでを5ステップにわたってカバーしつつ、実際にPythonでコーディングをしながらの演習(自動採点機能つき)も交えて、実業務で活かしていただくためのディープラーニングに関する知識・スキルを身につけていただくことが可能です。

  • 構成: ビデオ教材、教材用スライド、演習問題(全てオンラインで完結)
  • 時間: ビデオ教材受講、演習課題の修了含めて、30〜50時間程度

*本プログラムは、株式会社zero to oneが提供するJDLA認定プログラム(認定番号:00002)です。機械学習とディープラーニングの両コースを終了することで、E資格に必要な修了証を取得することが可能になります。詳しくはお問い合わせください。

コースリスト

1. イントロダクション

  • コース概要
  • ディープラーニングとは
  • 機械学習
  • ディープラーニングの種類
  • 演習について

2. ニューラルネットワークの基礎

  • ニューラルネットワークの基礎
  • 単純パーセプトロン
  • ロジスティック回帰
  • 多層パーセプトロン
  • モデルの学習
  • 演習

3. ニューラルネットワークの改善

  • ニューラルネットワークの改善
  • 活性化関数
  • 正則化
  • 最適化
  • 演習

4. 畳み込みニューラルネットワーク

  • 畳み込みとプーリング
  • CNNの応用
  • CNNの構造
  • モデル紹介
  • 演習

5. 回帰結合型ニューラルネットワーク

  • 回帰結合型ニューラルネットワークとは
  • RNNのさまざまなモデル
  • RNNの課題
  • 演習

制作

【制作】 株式会社zero to one

【監修】 松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士(工学)。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。

【ナレーション】 佐藤千晶
フリーアナウンサー。宮城県気仙沼市出身。みなと気仙沼大使。KHB東日本放送、メ〜テレ名古屋テレビを経て、現在は文化放送「走れ!歌謡曲」などラジオパーソナリティーも務める。ナレーターやMCの他、地元東北の復興にも尽力している。

受講について

受講については受講要領のページにてご確認願います。

受講要領