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現場課題解決に特化した
ディープラーニング実践開発講座

Deep Learning for Us

DL4US

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Deep Learning for Us

高度な数学的知識を必要とせずに、実務で役立つディープラーニング技術を習得することを目指します。

本講座では、TensorFlowを用いた深層学習の基礎から始まり、CNNによる画像認識、RNNやTransformerによる時系列データ解析まで幅広くカバーしています。実例ベースの実装実験を通じて、現場での課題解決に直結するスキルを身につけることができます。各専門領域の経験豊富な講師陣が各トピックを担当するため、実践的かつ最新の技術を学び、ディープラーニング技術を自社業務に応用できる即戦力を養成します。

こんな方におすすめ

・Pythonを使用してデータ処理や分析を行う能力が身につけたい方

・ビッグデータや統計的解析に関わるプロジェクトに携わる方

・モデルの検証やチューニング、特徴量エンジニアリングなど、
 データ分析の実践的なスキルが身につけたい方

・より高度なデータ解析手法を理解し、実務で活用できるように
 なりたい方

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

ホワイト構造
​研修のゴール

・日常の業務データを活用

・顧客アンケートの分析

・マーケティングデータからの将来予測

・データを加工して特徴を発見できる

​活用事例​

大量の資料をNLPで自動で仕分けする、時系列データから異常検知、不良品の判定、音声分類、外観検査AIの構築等

​講座概要​

カテゴリ

エンジニアリング力

講座名

DL4US

講座時間

計3日間/1日6時間

備考備考

「第四次産業革命スキル習得講座」「人材開発支援助成金」対象 詳細はコチラ

iLect Academy 2024 受付中 >>>
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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

CURRICULUM

​Curriculum

- カリキュラム

  Day 01:深層学習基礎 TensorFlow入門

  • タスク:機械学習、深層学習基礎 

  • 詳細:データ収集・アノテーション、機械学習プロジェクトのポイント 

  • 取扱うモデル/テクニック:MLP


 

  Step 02:画像認識

  • タスク:画像データの分類、物体検出、セグメンテーション 

  • 詳細:危険運転検知、部品の欠損箇所セグメンテーション、来店者数のカウント 

  • 取扱うモデル/テクニック:CNN


 

  Step 03:系列データ

  • タスク:時系列データの分類、予測、推薦 

  • 詳細:工場の稼働予測、商品の売上予測、商品のレコメンデーション 

  • 取扱うモデル/テクニック:RNN、LSTM、Transformer



 

- option -


  異常検知

  • タスク:異常検知(時系列データと画像) 

  • 詳細:センサーデータから異常検知、画像データからの外観検査 

  • 取扱うモデル/テクニック:(Day2のCNNに加え)、GAN、VAE


 

  自然言語処理

  • タスク:センチメント分析、文章分類、固有表現抽出 

  • 詳細:アンケート分析(ネガポジ)、社内文書分類、チャットボット開発 

  • 取扱うモデル/テクニック:TFIDF,Word2Vec,BERT


 

  強化学習

  • タスク/詳細:自動運転、操縦、ルートの最適化 

  • 取扱うモデル/テクニック:TBA


 

  GNN

  • タスク:ネットワークの予測、交通・物流予測、レコメンドシステム、化合物、生物分子解析 

  • 詳細: 

  • 取扱うモデル/テクニック:

process

​Process

- 講座開催までのお申し込み手順

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​STEP 01打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
​お打ち合わせはオンライン(Google Meet)で行います。
​STEP 02お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
​STEP 03​​講座開催
契約完了となり、講座を開催します!
※本講座はオンラインでもオフライン(対面)でも受講可能です。
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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

FEATURES

​Features

- 講座の特徴

point 1:同期型オンデマンド講座

機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。

受講生の課題に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。

point 2:機械学習メンター制度

企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」

リアルタイムでの質疑応答はもちろん、各回のクイズ課題、アドバンスクイズ課題、エラー解決課題、コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報、課題上位者の解法共有とメンターからのフィードバック等、受講生のフォローを最大限ご提供いたします。

point 3:完全受講生ファーストの講座運営
  1. iLect System の提供で学習環境の構築が不要
    ( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )

  2. オンラインディスカッションボード ( Slack ) の提供、運営

  3. 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート

AI分野第一線の講師陣
  • AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアKaggle Grandmasterが講師を担当

  • Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣

  • 実務経験に基づく実践的・具体的な内容を説明

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

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