OVERVIEW
講座概要
DX/AI人材育成プログラム
-DL4US- ディープラーニング実践開発講座とは
高度な数学的知識を必要とせずに、自社に必要なディープラーニング技術を習得し業務で活用できるようになることを目指します。様々な実例ベースでの実装をメインにアプリケーションに適用できるディープラーニングの重要技術を学びます。現場での課題解決にフォーカスした講座となります。各専門領域で活躍する講師陣が各回のトピックを担当します。座学で理論を習った後、実課題に基づいた実践的な演習でAIのコーディングを習得します。
研修のゴール
ディープラーニングアプリケーションエンジニア
・G資格の取得を目指す
・TensorFlow 2 (tf.keras) フレームワークを用いてディープラーニング技術を業務課題に活用できる
実務での活用事例
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
主に扱うトピック
深層学習基礎、TensorFlowの使い方、MLP、画像認識、系列データ、選択式オプション開催(自然言語処理、異常検知、生成モデル、音声/音響処理、強化学習)
CORSE INFORMATION
講座情報
こんな方におすすめ
・職種問わず業務にディープラーニングを活用していきたい方
・G検定取得を目指す方
受講前に必要なスキル
プログラミング ★★★☆☆
Pythonコーディングの経験 / ライブラリの使用経験 / 機械学習の基礎知識
数学 ★★★☆☆
大学レベルの基礎数学 / 線形代数の基礎(行列) / 確率
当日ご用意いただくもの
インターネット環境に接続可能なPCとWebブラウザ(google chrome 最新版を推奨)
事前の環境構築は不要です。Webブラウザで利用可能な独自開発の学習システム「iLect System」を提供しております。
※一人につき一台、高性能なGPU環境を占有してご提供いたします。
CURRICULUM
カリキュラム
受講必須
※講座内容のカスタマイズ可能
DAY
深層学習基礎
TensorFlow入門
01
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
扱うモデル/テクニック：
MLP
DAY
画像認識
02
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
扱うモデル/テクニック：
CNN
DAY
系列データ
03
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
扱うモデル/テクニック：
RNN、LSTM、Transformer
任意・選択式
自然言語処理
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
扱うモデル/テクニック：
TFIDF,Word2Vec,BERT
異常検知
詳細：
センサーデータから異常検知
扱うモデル/テクニック：
(Day2のCNNに加え)、GAN、VAE
OPTION
音声/音響処理
詳細：
音声システムの操作、会議の文字起こし
扱うモデル/テクニック：
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
強化学習
詳細：
自動運転、操縦、ルートの最適化
扱うモデル/テクニック：
TBA
プロジェクトワークショップ
講座で習得した技術を活用して、受講者各自(個人orチーム)の業務課題を解決するプロジェクトを立ち上げるワークショップになります。
COURSE FORMAT
受講形式
1社単独での開催を検討されている方
Enterprise
一社の企業様に対して、社内研修として提供する研修形態です。企業様の研修室、オンライン、または弊社の教室iLect Studioで開催が可能です。業種やレベルに応じて研修内容のカスタマイズ等も承っております。プロジェクトワークショップと社内発表会を通じ、自社の課題解決に繋げる取り組みを行っています。
数名〜など少人数での参加を検討
合同受講で他社との交流をされたい方
Academy
iLectが主催し、予め定めた日程に複数の企業様が合同的にご参加いただく研修です。弊社の教室iLect Studioまたはオンラインでご参加いただけます。数名の受講を希望される企業様に最適です。講義後の交流会など企業交流も活発に行われています。
