受講満足度 95.9%
業界問わず、幅広くご支援しております
※導入企業の一例
TESTIMONINALS
受講生の声
自身の疑問点に対して、ディープラーニングに精通をしている講師陣が深いところまで含めて返答してくださり、理論の理解がより深まりました。また、課題の成績上位者の発表とそれに対してのフィードバックがあり、自分の手法をどう改善できたのか・成績上位者の手法をさらに改善するにはどうすればよいのかを考察することでディープラーニングの実践力も上がったと感じました。さらに、単純に上位入賞してフィードバックを直接もらってみたいという気持ちがわき、モチベーション維持にもつながりました。
書籍等で得られる知識は最先端の知識ではないことが多く、身につけることが難しいと感じていたため、分野の最前線にいる講師から講座を受けられることは非常に魅力的でした。 物体検出や深層強化学習まで深層学習を使うものは全て網羅していたと思うので、それが身になりました。Kaggleにも興味があったので課題でコンペを体験することができ、また、上位の方の解法を知ることができたのがとても役立ちました。
機械学習には取り組んだ経験があったものの、深層学習に関しては知識が少しある程度で実装力がまるでありませんでした。本講座では、ゼロベースで実装をしていくことが多く、自分の中でブラックボックスであった深層学習の詳細や実装力を身につけることができたと感じています。加えて、コンペ形式によりスコアを上げる目的で自主的に取り組めたことも成長につながったと感じています。
ABOUT
ディープラーニング基礎講座(E資格対応) -DL4E- とは
「ディープラーニングをゼロベースから実装する力」が身に付く講座です
JDLA E資格認定講座に対応しており本講座修了認定でE資格への受験資格が取得可能となります。ディープラーニングの各トピックを網羅的に基礎理論から学ぶ難易度が高い講座で、 受講後には「動作原理」をしっかり理解した上でディープラーニングを使いこなせるようになります。
各専門領域で活躍する講師陣が各回のトピック毎に担当し、事例や実体験を交えて行う座学に加え、PyTorchを使った実践的な演習形式で講義を行います。
POINT!
E資格への受験資格を取得できる
深層学習のアルゴリズム、動作原理を理解できる
画像・系列データから不良品の判定、大量の資料を自動で仕分け、時系列データから異常検知、 配送ルート最適化等を論文を読んで自身で実装できるようになる
PROBLEM
こんなお悩みありませんか？
なんとなくAIを使えるように
なったけど応用が効かない
E資格を取得して
AIの概念や技術については理解できたけど、
自分で実装できない
RESOLUTION
iLectはそんなお悩みを解決します
ディープラーニング技術を基礎理論(数式)から解説
主要なディープラーニング技術を基礎理論(数学)から体系的に学習し、理論に沿ってコードを理解、その後実際に手を動かす演習を行います。基礎理論から理解することで、フレームワークのカスタマイズやロジックの把握、フルスクラッチで最適なコードを実装する力を身に付けます。
AI研究の第一線で活躍する研究者・エンジニアやKaggle Grandmasterが講師を担当しており、最新のAI研究をもとにしたFBを実施します。
実際の講座教材
※clickで拡大表示
本格的なデータを使った演習中心の研修で、実装力が身に付く
企業とのAI共同研究開発の知見を落とし込んだ演習中心のカリキュラムで、全ての演習で本格的なデータに触れながら実践的なAIモデル構築を学ぶことができます。あわせて、コンペ形式で行われる課題を通じて実務で活用できる技術と自走力を育成します。
実際の講座教材
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講座について
ディープラーニング基礎講座 -DL4E-
各回100名(一社につき1名〜) ※30名以上のご参加は別途お問い合わせください
10/28(金)、11/11(金)、11/25(金)、12/9(金)、12/23(金)、1/6(金) -全6日間
10/5(水)
弊社併設のiLect studio、またはオンライン
定員に達し次第締め切らせていただきます
お問い合わせください
各講座の修了時に宿題などの採点結果、出席などを加味し、修了条件を満たす基準に達した方へ修了証書を発行致します
ブラウザのインストールされたパソコン(Google Chrome推奨)、インターネット環境
提供講座
定員
開催日
募集締切
開催方式・場所
募集
参加料
修了条件
ご準備いただくもの
こんな方におすすめ
・職種問わずE資格を取得したい方
・企業の研究者、企業AI部門で分析・開発を行うリサーチャー
・ディープラーニング研究者・エンジニア
受講前に必要なスキル
プログラミング ★★★★☆
Pythonコーディング / ライブラリの使用経験 / 機械学習の基礎知識
数学 ★★★★★
大学レベルの基礎数学 / 線形代数 / 微積分 / 確率
当日ご用意いただくもの
インターネット環境に接続可能なPCとWebブラウザ(google chrome 最新版を推奨)
事前の環境構築は不要です。Webブラウザで利用可能な独自開発の学習システム「iLect System」を提供しております。
※一人につき一台、高性能なGPU環境を占有してご提供いたします。
CURRICULUM
カリキュラム
DAY
深層学習基礎
PyTorch入門
01
詳細：
機械学習、深層学習の基礎を理解する
PyTorch概観、Tensor、Dataset、DataLoader
扱うモデル/テクニック：
ロジスティック回帰
MLP
DAY
画像認識 基礎
02
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
扱うモデル/テクニック：
CNN
DAY
画像認識 発展
03
詳細：
画像を生成する
画像から物体を検出する
扱うモデル/テクニック：
VAE、GAN
Faster R-CNN、YOLO、SSD
DAY
自然言語処理 基礎
04
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、再帰型ニューラルネットワーク、感情分析
扱うモデル/テクニック：
RNN
DAY
自然言語処理 発展
05
詳細：
感情分析
文章生成
扱うモデル/テクニック：
LSTM、GRU、双方向LSTM
Seq2Seq、Attention、Transformer
DAY
深層強化学習
06
詳細：
強化学習の概要、応用例、 ゲームAI構築
扱うモデル/テクニック：
DQN
