オンライン学習eラーニング AI講座

eラーニング AI講座(E資格対応)

eラーニングの内容

本講座は日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する「E資格」試験に受験・合格することを目的とした講座です。ディープラーニングの実装に必要な基礎知識やプログラミングなどを本講座で学び、AIエンジニアとしての技能証明にご活用いただけます。
eラーニングで学べるので、忙しい人でも隙間時間で学習ができます。 まとまった時間が取れない方も、隙間時間で学習ができるのでおすすめです。
eラーニングで提供している講義動画は何度でも視聴が可能なので、一度では理解できなかった内容も繰り返し学習することができ、知識・スキルをしっかりと定着させることが可能です。

ポイント1

・JDLA認定の講座
・E資格の受験資格が得られる

ポイント2

・実績のあるスクールが開講
・24時間質問受付

ポイント3

・リーズナブルな価格
・eラーニングで完結

講座料金

多く方にご利用いただけるように、リーズナブルな料金でご提供しております。
安いだけでなく、専用の学習管理ステムの提供、豊富な演習問題など、E資格取得に必要な要素がしっかりと含まれています。

98,000円(税込)

※受講料には、教材費、システム利用料などが含まれております。

※通信に掛かる費用がご負担ください。

※JDLAのE資格試験の受験料はご負担ください。

講座カリキュラム

本編講座では、動画以下の内容をわかりやすく解説しています。

DAY1
  • Keras(とXGBoost)で回帰分析
  • Kerasで手書き数字の分類問題
  • 確率的勾配降下法 同解答
  • 変数多項式回帰
DAY2
  • 自動微分
  • シンプルな2層のニューラルネット(回帰)
  • シンプルな2層のニューラルネット(2値分類)
  • シンプルな2層のニューラルネット(分類)
  • Simple2Layers YearPrediction 問題
DAY3
  • アファイン層
  • SoftmaxWithLoss層 演習問題
  • その他の層
  • 多層NN(分類)
  • 最適化法
  • 最適化法のNNへの適用
  • 初期値の取り方
  • バッチ正規化
  • 深層モデルのための最適化
DAY4
  • 過学習
  • ドロップアウト
  • 正則化に関する演習
  • 畳み込み演算
  • プーリング演算
DAY5
  • 畳み込み層
  • プーリング層
  • CNN
  • CNN GPU
  • Augmentation
  • ResNet
  • 分離畳み込み
DAY6
  • U-Netによるセグメンテーション
  • pix2pix PyTorch
  • pix2pix Keras
  • MaskRCNN
  • LeakyReLU
DAY7
  • RNN層
  • TimeRNN層
  • RNNモデル
  • 双方向RNN
  • LSTM層
  • LSTM 乗客数予測
  • GRU 乗客数予測
  • Word2Vec
  • ChatBot seq2seq
  • ChatBot Attention
  • SkipRNN
DAY8
  • テーブルQ学習 迷路
  • DQN CartPole
  • DQN Breakout
  • 方策勾配法 迷路

受講の流れ

講座では、まず動画を視聴し、その後演習問題を行ってソースコードを書きながら、知識を深めていきます。

講義内容を見聞きするだけでディープラーニングを活用するのはとても難しいはずです。実際にソースコードを書いて動かしながら考えたり、用意された演習問題にも必ず挑戦してください。

JDLAのE資格試験の目的である「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているか」を認定するため、本講座では下記2つを修了条件としています。 以下の修了条件を満たさなかった場合、E資格試験の受験資格を得ることは出来ません。
※E資格試験を受験するためには、試験日の3週間前には必ず修了条件を満たしていることが必須となります。

  • ①基準精度を満たすAI作成
  • ②数学・機械学習・深層学習の知識テスト受験合格
    • JDLAの試験について、詳しくは、 JDLA E資格サイトをご確認ください。

      eラーニングの進め方

      下の図は、eラーニングの進め方の概要を表しています。この一連のサイクルを、単元単位で繰り返します。

      ※全てWebで提供する教材を利用し進めていただきます。

      eラーニングの特徴

      学習管理システムを用いて体系だったカリキュラムで学習

      章ごとの説明動画を視聴してポイントを押さええていきます。

      豊富な演習問題

      演習課題で手を動かしながら、理解を深めていきます。

      24時間いつでも質問可能なシステム

      学習中に気になったタイミングでいつでも質問できます。
      ※講師からの回答・返信は10時~17時の時間帯となります、ご了承ください。

      日次報告(※法人向けのみ)

      その日の学習内容を整理して、日次報告として提出することができます。次回の学習に備えることができます。

      受講の流れ

      eラーニングの受講は、以下のような流れとなります。

      お申込みからお申込みください。

      ※受講したいコースを選択し、開始予定日などを、余裕をもってご選択ください。

      ② お支払いを行ってください。(請求書払いまたはPayPal支払い)

      ③ 領収書と、学習管理システムのログインID・パスワードを送付します。

      ④ コースに合わせた学習期間内に完了するように、計画的に学習を進めていただきます。

      ※学習期間が完了すると、学習管理システムにログインできなくなります。

      「eラーニング」と「通学受講・オンライン受講」の比較

      eラーニングと、通学受講・オンライン受講を比較したものです。  
      eラーニング 通学・オンライン受講
      受講形態 自分の好きなペースで受講 あらかじめ決められた日程・時間で受講
      学習開始時期 随時 原則月初
      学習カリキュラム
      (eラーニング・通学・オンライン)
      基本カリキュラム 基本カリキュラム
      学習期間 最大12ヶ月 最大3ヶ月(60営業日)
      学習時間 自由 1日8時間
      (基本9時~18時)
      学習時間 32時間~最大約480時間 160時間~480時間
      助成金利用(※1) 〇(利用可能) 〇(利用可能)
      アプリケーションのソースコードレビュー ×
      質問サポート 〇1営業日以内に回答 〇リアルタイムで対応
      受講性向け学習管理システム
      法人担当者様向け学習管理システム
      テキスト(Webテキスト)
      ※紙テキスト別料金
      グループ演習・発表会 ×
      受講者の記載する日次報告
      法人担当者様向け週次報告 X
      修了証書発行

      ※(1):eラーニングでの助成金の使用は、通学・オンライン受講形態と比べて支給額などが異なります。
      詳しくは、管轄の助成金センターへご確認ください。

      本講座受講における前提知識

      ①プログラミングの基礎知識 【必須】

      ディープラーニングの実装手法を学んでいただくにあたり、本講座の教材は「オブジェクト指向プログラミング」程度の知識はお持ちである方を対象として構成されています。

      ②数学の基礎知識(微分積分、線形代数、確率・統計)【推奨】

      ディープラーニングの理論や実装手法を理解するためには少なくとも「微分積分」「線形代数」「確率・統計」といった数学知識を身に付けている必要があります。
      具体的には、以下のような市販書籍の内容を理解できるかが目安になりますので、ご確認いただくようお願いいたします。