本講座について
JDLA 認定プログラム
ディープラーニング基礎講座 (E資格対応版)
人工知能の研究開発などに従事できる人材を育成する
E資格合格を目指すのはもちろん 「ディープラーニング」を駆使する高度な研究者やエンジニアを目指し 主要技術の基礎から応用まで網羅的に学ぶことで より実践的に現場で使えるディープラーニング講座です。
本講座のゴール
E資格の取得を目指す
高度なディープラーニングの研究者・エンジニアを目指す現場で求められる実践力を身につける
既存のモデルを適切に選定し、PoCを効率的に実施できるようになる
本講座では、用途ごとに適したAIモデルを選定し、データ準備・ファインチューニング・評価までの一連の流れを学びます。
また、実務でのPoCを想定し、モデルの選定基準（精度・速度・計算コスト）や、データ前処理・ファインチューニングの手法についても学習します。これにより、AIプロジェクトにおいて、最適なモデルを選び、迅速にPoCを進める力を身につけることができます。
カテゴリ | エンジニア力 |
講座名 | DL4E iLect Academy |
講座時間 | 2025年10月2日〜2026年1月22日 【詳細】 メンタリング：10/9, 10/23, 11/6, 11/21, 12/4, 12/18,1/15 iLect System利用期間：10/2 - 1/22 動画視聴期間：10/9 - 1/22 |
プログラミングスキル | Numpyなどを利用して行列や線形代数の問題に適用したことがある |
数学 | 微分積分、ベクトル、行列、確率分布についての理解 |
受講に必要な前提知識の目安と講座時間
講座の特徴
JDLA E資格認定講座に対応 （受験資格が取得可能）
AIプロジェクトの課題解決に向け、モデル選定から精度向上まで一貫して遂行できる実践的なPoC推進スキルを養う
深層学習の原理を深く理解し、既存モデルの活用や最新技術の応用を通じて、高度なAI研究開発を自律的に進める力を習得する
カリキュラム
実践を見据えたカリキュラム設計
Day 01：深層学習基礎 PyTorch入門
詳細：機械学習、深層学習の基礎を理解するPyTorch概観、Tensor、Dataset、DataLoader
取扱うモデル／テクニック：ロジスティック回帰MLP
Day 02：画像認識 基礎
詳細：画像認識基礎、畳み込み、プーリング、超多層化に向けた技術、転移学習、可視化、画像認識
取扱うモデル／テクニック：CNN
Day 03：画像認識 発展
詳細：画像を生成する画像から物体を検出する
取扱うモデル／テクニック：VAE、GANFaster R-CNN、YOLO、SSD
Day 04：自然言語処理 基礎
詳細：形態素解析、単語のベクトル表現、古典的手法による感情分析分散表現、再帰型ニュートラルネットワーク、感情分析
取扱うモデル／テクニック：RNN
Day 05：自然言語処理 発展発展
詳細：感情分析文章生成
取扱うモデル／テクニック：LSTM、GRU、双方向LSTMSeq2Seq、Attention、Transformer
Day 06：深層強化学習
詳細：強化学習の概要、応用例、ゲームAI構築
取扱うモデル／テクニック：DQN
受講者が語る、iLectの魅力
実際に学んで感じたこと
講座概要
開催日
- 開催期間：2025年10月2日〜2026年1月22日【詳細】
メンタリング：10/9, 10/23, 11/6, 11/21, 12/4, 12/18,1/15
iLect System利用期間：10/2 - 1/22
動画視聴期間：10/9 - 1/22
申し込み締切
- 9月8日(月)
料金
- 408,900円
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GPU付き学習用計算機環境 iLect System 使用料、コンペティション課題、同期型メンター、講義日外のチャットツール、復習用動画を含みます。
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そのほかの開催日についてもお気軽にご相談ください。
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1社 1名様 〜 お申込みいただけます。
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10名以上で受講をご希望の場合は別途お問い合わせください。
講座日程詳細
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画像のDay1, Day2...に合わせて講義動画を配信開始、お好きなタイミングで何度でも視聴可能
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提供期間中、チャットによる質問対応可能（1両日中に返信）※質問の回数制限等はありません
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講師・メンターに加えて、受講期間中はオペレーターが常駐しております、システムの操作方法やその他のご質問にも迅速に対応し、受講生の皆さまが安心して学習に集中できる体制を整えております。
