ディープラーニングハンズオン Keras コース E資格受験プラン
- コースコード GKI-0311
- 講座日数 3日間 9:30～17:30
- 事前学習 事前学習として動画の視聴(標準視聴目安時間:495分)
- 事後学習 受講後にE資格受験のための補講動画の視聴(標準視聴目安時間:17時間)
- 対象者１ 機械学習を会社で使う事が決まったがどこから始めればいいのかわからない方
- 対象者２ 概念だけではなく、プログラミングで実問題に対しても実装できる力を付けたい方
- 対象者３ 実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
- 対象者４ 日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格取得を考えている方
- 前提条件 IT基礎知識、プログラミング経験があることが望ましい
- 価格 300,000円(税別)
- 実施日程 オンライン 2020年7月14日(火) - 7月16日(木)
- 目的 以下の環境構築ができること
- 概要 現場で必要となる環境構築と実装力の両方をバランスよく実習し、現場に出た時にすぐ実践できることを目指し、かつ日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格取得を目指すコースです。
- 講義内容 <事前補助動画:標準視聴目安時間495分>
- 備考 ・当コースは株式会社キカガク直営クラスへのご案内となります。
(データ解析の基盤となるクラウド環境や計算高速化に用いるGPUの設定、コンテナ技術など)
以下のKerasを使用した実装ができること
(実データを用いた画像の分類や9種類のカテゴリに文書を分ける文書分類の問題、時系列に特化したディープラーニング課題)
事前動画で数学とPythonの基礎を自習してから教室コースに参加するので、事前に十分前提を満たす準備ができます。
機械学習やディープラーニングの案件を実際に担当している講師陣が実体験を踏まえて指導します。
当コースは日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供するエンジニア向け「E資格」の認定講座となっています。
当コースは次の4ステップとなります。
(1)事前学習動画の視聴(標準視聴目安時間:495分)
(2)集合研修の受講(3日間)
(3)補講動画の視聴(標準視聴目安時間:17時間)
(4)ご自身でE資格にお申し込み及びご受験(受験料はご自身での負担となります。)
1.イントロダクション
2.微分
3.単回帰分析(数学)
4.Python入門
5.単回帰分析(実装)
6.線形代数
7.重回帰分析(数学)
8.重回帰分析(実装)
9.統計
10.外れ値を考慮した実装
11.ビジネス活用
<教室3日間>
1.イントロダクション
2.数学演習(テスト)
3.プログラミング演習(テスト)
4.環境構築
5.ディープラーニング(数学)
6.ディープラーニング(実装)
7.回帰(実装)
8.画像処理(数学)
9.画像処理(実装)
10.画像分類
11.課題(実データに対する画像分類の精度を高める)
12.TensorBoardの使い方
13.時系列解析(数学)
14.時系列解析(実装)
15.自然言語処理
16.文書分類
17.文章生成
<補講動画:標準視聴目安時間17時間>
1.線形代数
2.確率・統計
3.情報理論
4.機械学習
5.深層学習(順伝搬型ネットワーク)
6.深層学習(深層モデルのための正則化)
7.深層学習(深層モデルのための最適化)
8.深層学習(畳み込みネットワーク)
9.深層学習(再帰的ネットワーク)
10.深層学習(深層生成モデル)
11.深層学習(強化学習)
12.深層学習(ニューラルネットワーク実装)
・受講の際に、下記の要件を満たすパソコンを御準備していただく必要があります。
-外部Wifiに接続可能
-Pythonを導入済み(お申し込み後に導入についてメールでご案内します。)
-Chromeを導入済み
パソコンを御準備できない場合はお申し込み後に弊社までご連絡ください。
・ご登録いただくメールアドレスに、株式会社キカガクよりご案内が送信されます。
・当コースは、オンライン研修に対応します。
本コースは特典として、Azure 使用権5万円分(試用期限1ヶ月) が付いています。
このAzure ライセンス使用にあたり、Microsoft Cloud Agreement(MCA)への同意が必要です。お申込みいただいた際にはご同意いただいたものとみなさせていただきます。また、お申込み時の個人情報(お名前およびメールアドレス)をMicrosoft 社へ提供いたします。
MCAの詳細な内容につきましては、下記リンクをご確認ください
(http://download.microsoft.com/download/2/C/8/2C8CAC17-FCE7-4F51-9556-4D77C7022DF5/MCA2017Agr_Asia_JPN_JPN_Sep20172_CR.pdf/)