DL4E

Deep Learning for Expert

Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版)

DL4Eは高度なDeep Learning研究者・エンジニアを育成する講座です。
Deep Learningに関する研究を遂行する、論文を読んで新しいモデルを作る、
DL系のライブラリを作るといったスキルを学びます。
JDLAのE資格検定に対応しており、本講座を修了する事でE資格の受験認定を得られます。

​講座の特徴と受講対象者

​対象者、対象レベル

理系大学レベルの高等数学、線形代数・最適化アルゴリズム・基礎的な機械学習の知識
Numpy / Scipyを利用したPythonコーディングの経験 

iLectの講座の中では最も難易度が高い講座となります。

ライブラリを用いた、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。

演習中心のコンテンツ

演習中心の講座の内容となっている為、実際に手を動かして学習する事でより深く理解、効率的に学習が出来る様に設計されています。

課題 / コンペティション

各回後に講義で習った内容を元にランキング形式で点数が表示される課題に挑戦して頂けます。

受講者同士で競い合って楽しみながら、より良いモデルの精度上げを目指し、深い技術の習得を目指します。

修了時に得られる技術

高度なDeep Learning研究者・エンジニア育成を目指します。

理論的な構造を理解し利用するだけでなく、新しいモデルを作ることが できる。
Deep Learning系の論文を元に自分でモデルを構築・開発することができます。

構築不要の演習環境を提供

各受講者へ環境構築済みのJupyter Notebookを使用するPyhtonの演習環境を提供します。

Webブラウザ上でiLectへアクセスするだけで、1GPU/人の演習環境を即時利用できます。

DL4Eプログラム

01/

開講(講演) / 深層学習入門 / PyTorch入門

講演: [ Deep LearningとAI革命 ] 
講義: 機械学習基礎, 深層学習基礎 / 深層学習ライブラリ(PyTorch)
詳細:ロジスティック回帰の実装, 多層パーセプトロンの実装 / PyTorch概観, Tensor, Dataset/DataLoader, モデル構築

02/

画像認識基礎 / 画像認識応用

講義:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/ 画像認識におけるテクニック

詳細: 画像認識基礎, 畳み込み, プーリング, CNN実装 / 超多層化に向けた技術, 転移学習, 可視化, 画像認識

03/

自然言語処理基礎

講義: 自然言語処理入門 / 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
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(RNN),感情分析

04/

自然言語処理発展

講義: Long Short-Term Memory(LSTM) / 発展的なモデル(Seq2Seq, Attention)
詳細: LSTM, GRU, 双方向LSTM, 感情分析 / Seq2Seq, Attention, Transformer, 文章生成

05/

深層生成モデル / 深層強化学習

講義: 深層生成モデル(VAE, GAN)/ 深層強化学習(DQN)
詳細: VAE, 画像生成 / 深層強化学習の概要, DQN, 応用例, ゲームAI構築

06/

閉講(講演) / 最終課題発表

講演: 「Deep Learningの最新動向と今後の展望」

 

最終課題では、受講者各自が実際の業務の課題解決を目指します。

講座を通して習得した技術を用いて、各受講者の業務の課題解決を行うプロジェクトを行って頂きます。

各々が取り組んだ課題解決のレポートを作成し最終日に各自が発表を行い、

お互いが本講座で得た事や技術の知見等を共有する事で、講座から技術の活用方法をより深く理解して頂けます。

また講師が発表に対して講評を行う事で、更なる精度の向上や手法の選択方法のアイドバイスを得る事が可能です。

 

FAQ - DL4E Deep Learning 基礎講座(E資格対応版)

Q. E資格の取得を目指していますが、本講座を修了すれば受講資格がもらえますか?

はい。日本ディープラーニング協会のE資格の認定講座となりますので、本講座を終了すればE資格の試験を受ける認定証を取得できます。

Q. 受講者像と予め必要となるスキルのレベルを教えて下さい。

理系大学レベルの高等数学、線形代数・最適化アルゴリズム・基礎的な機械学習の知識 Numpy / Scipyを利用したPythonコーディングの経験 

本講座は、iLectの講座の中で最も難易度が高い講座となります。

Q. このコースを受講するとどのようなことができるようになりますか?

フルスクラッチでのPythonのプログラムを書ける様になる事を目指します。

理論的な構造を理解し利用するだけでなく、新しいモデルを作ることできる状態、Deep Learning系の論文を元に自分でモデルを構築・開発する ことができる状態を目指します。

Q. 演習などの内容について詳しく教えて下さい。

実際に自分で手を動かしてプログラミングをして頂く事が優秀なエンジニアへの最短距離です。

 

iLectの提供する講座はいずれも演習中心のコンテンツで構成されていますので、実践的な技術の習得が可能です。

Q. 受講に際して必要となるものはありますか?

ご自身のPCと、インターネット環境に繋がるWebブラウザがあれば即時受講できます。

計算環境iLectシステムを利用いただくため、煩わしい環境構築や高価な計算機環境の購入は不要です。

Q.  弊社の社内研修として開催可能でしょうか。

はい、参加人数によって可能です。

また御社研修室および、弊社講義会場での開催も可能です。

下記のお問い合わせフォームにてお問い合わせ下さい。

iLect Academy 開催予定

DL4E Deep Learning for Expert

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Deep Learning 基礎講座 (E資格対応版) Winter 2020
12/3(木)開講予定 オンライン参加対応
応募締切 2020/11/6 (金)

​詳細は iLect Academy の開催概要をご覧ください。

 

iLect

iLect by NABLAS Inc. (located in Tokyo) provides AI education and scientific computing service for everybody. Our state-of-the-art lecture series with advanced scientific computing environment are adopted in a remarkable number of training programs for next-generation AI researchers and engineers as well as even people in business side.

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