DL4E
Deep Learning for Expert
本講座のゴール
E資格の取得を目指す
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JDLA E資格認定講座に対応 （受験資格が取得可能）
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さらに、AIプロジェクトの課題に応じた最適なアプローチや既存のモデルを選定し、PoC（概念実証）を効率的に実施できるようになるスキルを養う
高度なディープラーニングの研究者・エンジニアを目指す
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深層学習のアルゴリズム、動作原理を理解し、ディープラーニング技術を用いた研究開発ができるスキルを養う
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画像認識、自然言語処理、強化学習 など、AIの幅広い応用分野に対応可能な技術を学習
現場で求められる実践力を身につける
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データ前処理・特徴量エンジニアリング・ハイパーパラメータチューニングなど、現場で求められるスキルを習得
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実務でも役立つ応用手法を学び、既存のモデルを効果的に活用する方法を理解する
DL4Eの特徴
Features
point
01
受講生の能動的なアウトプットを促す仕組みを導入し、学習効果を最大化します
Enterprise受講の場合スケジュール例
POINT
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全日程を機械学習メンターがサポート
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ハンズオンにおける専門的伴走支援
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コンペ課題の採点やフィードバック
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クイズの解説
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リアルタイムの口頭質問に返答
POINT
演習中心のカリキュラム
実課題や実業務を元に演習課題やコンペティション課題を制作し、実務で活用できる技術と自走力を育成。成績順位を確認し、受講生の学習意欲の向上を促す。
point
02
既存のモデルを適切に選定し
PoCを効率的に実施できるようになる
本講座では、用途ごとに適したAIモデルを選定し、データ準備・ファインチューニング・評価までの一連の流れを学びます。また、実務でのPoCを想定し、モデルの選定基準（精度・速度・計算コスト）や、データ前処理・ファインチューニングの手法についても学習します。これにより、AIプロジェクトにおいて、最適なモデルを選び、迅速にPoCを進める力を身につけることができます。
point
03
AI分野第一線の講師陣
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各講座の内容やクライアントのニーズに合わせ、最適な講師を厳選
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AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアが担当
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Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊富な専門家も在籍
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実務経験に基づく実践的・具体的な内容と最新の情報をご提供
本講座では、各章の内容やクライアントのニーズに応じて、最適な講師をアサインしています。AI研究の最前線で活躍する研究者やエンジニア、実務経験豊富なプロフェッショナルが講師を担当し、実践的で最新の知識を提供します。
カリキュラム
Curriculum
DAY
01
深層学習基礎, PyTorch入門
詳細：
機械学習、深層学習の基礎を理解する
PyTorch概観、Tensor、Dataset、DataLoader
扱うモデル/テクニック：
ロジスティック回帰、MLP
DAY
02
画像認識 基礎
詳細：
画像認識基礎、畳み込み、プーリング
超多層化に向けた技術、転移学習、可視化、画像認識
扱うモデル/テクニック：
CNN
DAY
03
画像認識 発展
詳細：
画像を生成する、画像から物体を検出する
扱うモデル/テクニック：
VAE、GAN
Faster R-CNN、YOLO、SSD
DAY
04
自然言語処理 基礎
詳細：
形態素解析、単語のベクトル表現、古典的手法による感情分析
分散表現、再帰型ニューラルネットワーク、感情分析
扱うモデル/テクニック：
RNN
DAY
05
自然言語処理 発展
詳細：
感情分析、文章生成
扱うモデル/テクニック：
LSTM、GRU、双方向LSTM
Seq2Seq、Attention、Transformer
DAY
06
深層強化学習
詳細：
強化学習の概要、応用例、 ゲームAI構築
扱うモデル/テクニック：
DQN
FAQ
FAQ
- よくある質問
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Q. 新しい質問を追加するには？新しい質問を追加するには、アプリの設定から「質問を管理」ボタンをクリックしてください。
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Q. 講座の料金を教えてくださいお見積もりしますのでお問い合わせください。 ああああああ