OVERVIEW
講座概要
DX/AI人材育成プログラム
-DL4E- ディープラーニング基礎講座とは
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す。 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。
研修のゴール
高度なディープラーニング研究者・エンジニア
・E資格の取得を目指す
・深層学習のアルゴリズム、動作原理を理解できる
・ディープラーニング技術を用いた研究開発ができる
※より実装に近いDL講座をご希望の方はDL4USをご受講下さい
実務での活用事例
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実装できる
主に扱うトピック
機械学習基礎、深層学習基礎、画像認識、自然言語処理、生成モデル、物体検出、強化学習
CORSE INFORMATION
講座情報
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
OPTION
プロジェクトワークショップ
講座で習得した技術を活用して、受講者各自(個人orチーム)の業務課題を解決するプロジェクトを立ち上げるワークショップになります。
COURSE FORMAT
受講形式
1社単独での開催を検討されている方
法人研修 -Enterprise-
一社の企業様に対して、社内研修として提供する研修形態です。企業様の研修室、オンライン、または弊社の教室iLect Studioで開催が可能です。業種やレベルに応じて研修内容のカスタマイズ等も承っております。プロジェクトワークショップと社内発表会を通じ、自社の課題解決に繋げる取り組みを行っています。
数名〜など少人数での参加を検討
合同受講で他社との交流をされたい方
集合研修 -Academy-
iLectが主催し、予め定めた日程に複数の企業様が合同的にご参加いただく研修です。弊社の教室iLect Studioまたはオンラインでご参加いただけます。数名の受講を希望される企業様に最適です。講義後の交流会など企業交流も活発に行われています。
