ディープラーニングハンズオン PyTorch コース E資格受験プラン

  • コースコード GKI-0313

  • 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6月16日(火)- 6月18日(木)


  • 目的
  • 以下の環境構築ができること
    (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)
    Pytorchで分類の実装、回帰問題の実装、画像分類、時系列解析、文書分類などができること

  • 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資格取得コースです。

    本研修は以下の特徴があります。
    1.実務で欠かせない環境構築
    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、注目を浴びるコンテナ技術もしっかり学ぶことができ、初学者の方でも受講後に安心して進めることができます。

    2.現場で使える実装力
    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などを現場で活躍する講師からハンズオン形式で学ぶことができます。

    3.受講後の自走力
    様々な演習を取り入れることで、自力で多くの試行錯誤を重ねることが可能となります。
    受講後に自らコードを実装する力、専門書を読み進める力が身につきます。

    ※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ステップでPytorchを学びます。
    (1)事前学習動画の視聴(標準視聴目安時間:495分)
     -数学の基礎からPythonの基礎を学ぶ
    (2)集合研修の受講(3日間)
     -環境構築からPyTorchの基礎を学ぶ
     -PyTorchで分類、回帰問題の実装と画像分類を学ぶ
     -PyTorchで時系列解析から文書分類を学ぶ
    (3)補講動画の視聴(標準視聴目安時間:17時間)
     -数学~線形代数~ 他 (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。)

  • 講義内容
  • <事前補助動画:標準視聴目安時間495分>
    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.環境構築
    3.ディープラーニング の数学1
    4.ディープラーニング の実装1
    5.プログラミング基礎
    6.ディープラーニング の数学2
    7.ディープラーニング の数学3
    8.分類(実装)
    9.回帰(実装)
    10.画像処理(数学)
    11.画像処理(実装)
    12.画像分類
    13.課題
    14.時系列解析(数学)
    15.時系列解析(実装)
    16.自然言語処理
    17.文書分類
    18.文書生成

    <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)

  • 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。
    ・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/)

申込受付中

お申込はこちら
研修のお問い合わせはこちら