超AI入門

小中学生でも親しみやすいテイストですが、進んでいくとAI資格試験の最高峰といわれるE資格の勉強準備が整う、あるいは、基本的なAIの技術書籍が読み進められるほどの高度な内容を習得できます。
全国高等専門学校ディープラーニングコンテストに参加する教職の皆様にもご活用いただいている教材です。

【学習項目】
1.認識の仕組み/入力値の調整 /順伝播の計算入門/行列の計
　算/Pythonでの実装 /バイアス項の導入 /シグモイド関数
　の計算/シグモイド関数の実装 /活性化関数の取り込み

2.逆伝播イメージ正解値の導入 /シグマの計算/誤差関数の
　仕組み/誤差関数の実装 /パラメータの更新とは/微分の
　連鎖律/偏微分の計算/パラメータ更新の実装

3.順伝播の計算/逆伝播の計算/パラメータ更新式の公式
　/順伝播/パラメータの更新/学習の実行/バイアス項の計
　算/バイアス項の実装 /手書き文字のデータ/計算処理の
　実装 /学習と推論(識別)の実行/文字認識モデル/モデル
　の学習

AIを学ぶための本格数学講座（高校数学基礎編）

ディープラーニングに必要となる数学のうち、特に高校数学（方程式と関数、微分・積分）を復習できる講座です。
「AIを学ぶための本格数学講座」の学習範囲である「数学入門」「微分・積分」「線形代数学」「確率・統計」のうち、現場で潰しが効くディープラーニング講座（E資格対策講座）における応用数学分野の学習範囲に含まれない「数学入門」「微分・積分」を効率よく学習できます。
E資格取得に向けて、数学の学び直しにも最適な講座です。
講師による説明動画を見て学習を進めます。
演習問題：全40問

【学習項目】
方程式と関数微分、積分

AIを学ぶための本格数学講座

学習範囲が膨大な数学において、ディープラーニングに必要となる数学を高校レベルから復習できる講座です。目的をディープラーニングの理解・活用にフォーカスしているため、効率よく最短で学ぶことができます。
E資格取得に向けて、数学の学び直しにも最適な講座です。
講師による説明動画を見て学習を進めます。
演習問題：全83問

【学習項目】
方程式と関数確率線形代数統計微分、積分

AIを学ぶための本格Python講座

AIはプログラミングで実装します。その為、AIアルゴリズムを学ぶにもプログラミング言語が読めることは必須となります。
本講座では、初めてPythonを学ぶ方を対象に機械学習の為のPythonの使い方を中心に解説しています。

【学習項目】
1.はじめてのPython
2.Pythonの基本
3.ライブラリ
4.Numpy
5.Pandas
6.MatplotlibとSeaborn
7.Scikit-learn

超AI入門A級試験対策講座

AI入門講座（AI実装検定A級公式教材）
・超AI入門
・AIを学ぶための本格数学講座（高校数学基礎編）
・AIを学ぶための本格Python講座
上記３講座をまとめたパックの研修です。
AIの基礎を学ぶ方に最適な講座です。

【学習項目】
1.超 AI入門
2.AIを学ぶための本格数学講座（高校数学基礎編）
3.AIを学ぶための本格Python講座

G検定１発合格を目指す！ 機械学習・ディープラーニング基礎講座

本講座は日本ディープラーニング協会（JDLA）のDeep Learning検定試験（G検定）の合格を目指す対策講座です。
G 検定出題領域のうち、独学での理解が難しい「機械学習」「ディープラーニング」の技術体系の解説にフォーカスしています。
ディープラーニングは機械学習の手法の一つであるため、まず、機械学習について理解したうえで、ディープラーニングの概要および様々な手法について学んでいきます。

【学習項目】
1.機械学習の具体的手法・機械学習とは・機械学習のワークフロー・教師あり学習・教師なし学習・データの扱い・評価指標
2. ディープラーニングの概 要・ニューラルネットワークとディープラーニング・ディープラーニングのアプローチ・ディープラーニングを実現するには
3. ディープラーニングの手法・活性化関数・学習率の最適化・さらなるテクニック・CNN：畳み込みニューラルネットワーク・RNN：リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習・深層生成モデル

G検定１発合格を目指す！ G検定（ジェネラリスト検定）試験対策問題集

本コースは日本ディープラーニング協会（JDLA）のDeep Learning検定試験（G検定）の合格を目指す対策コースです。
コースコンテンツは、JDLA認定プログラム提供会社である、Study-AI株式会社が提供。
本番想定の練習問題で知識の定着を図ります。

【学習項目】
・機械学習講義動画（約30分）
[G 検定 ] 機械学習入門
１．機械学習の直感的なイメージを掴む。
２．機械学習の基本的な手法を理解する。 教師あり学習モデル 教師なし学習モデル モデルの学習 モデルの評価
３．ニューラルネットワークと深層学習
・模擬テスト 計973問

「現場で潰しが効く」ディープラーニング講座　2022年8月試験向け

本コースは、AI、IoTなど最先端の技術分野に特化した研修で定評があるStudy-AI株式会社との共催により提供します。 目的はディープラーニングを実装するエンジニアの技能の習得。 数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学んでいきます。 現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身につけることがゴールです。 そして、日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格試験受験のために 受講が必要なプログラムとしての認定も受けており、2018年9月に実施された第1回目の同試験では、 全受験者の合格率が69.4％のところ、 当時通学制のカリキュラムで学んだ受講者の合格率は88.9％に上りました。 そのカリキュラムをいつでもどこでも受講できるようオンライン化する一方、 視聴課題レポートの提出と評価や、オンラインライブでのE資格試験対策特別講義など、 通学制講座とほぼ遜色ない内容を盛り込んだ eラーニングと通学制コースの「いいとこどり」を実現したのが本コースです。

・E資格2022#2のシラバスに対応いたしました。
・当講座のフレームワークは「TensorFlow」を使用いたします。
・本コースは180日間コースですが、ご契約期間の最終日は、8月31日末となります。
（2022年8月26日(金)・27日(土)のE2022#2試験に合わせた期限となっております。）

【学習項目】
・環境構築説明／予習教材
（AIプログラミング超入門、Python基本・Pythonによる微分、順伝播、逆伝播、ニューラルネットワーク実践）
・講義動画（約41時間）※E資格の最新のシラバスに対応
－応用数学
－機械学習
－深層学習（前編・後編）
・サンプルソースコード（機械学習10単元以上、深層学習20単元以上）
・演習問題180問以上（解説付き）
・E資格試験対策セット（E資格模擬演習1,2、プラス5点！直前対策講座、論文解説　他）
・修了認定試験

本コース受講の注意点
※PDFファイル 2ページ。お申込みに当たっては必ず内容をご確認・ご同意ください