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DL4E

Deep Learning for Expert

全6日間
各日9時間(休憩1時間を含む

JDLA 認定プログラム

ディープラーニング基礎講座 (E資格対応版)

人工知能の研究開発などに従事できる人材を育成する

E 資格合格を目指すのはもちろん
「ディープラーニング」を駆使する高度な研究者やエンジニアを目指し
主要技術の基礎から応用まで網羅的に学ぶことで
より実践的に現場で使えるディープラーニング講座です。

講座概要

JDLA E資格認定講座に対応 ( 本講座修了認定でE資格への受験資格が取得可能となります )
AI研究の第一線で活躍する研究者・エンジニアやKaggle Grandmasterが講師を担当
事例や実体験を交えて行う座学+PyTorchを使った実践的な演習形式 発展

本講座のゴール

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

・E資格の取得を目指す

・深層学習のアルゴリズム、動作原理を理解できる

・ディープラーニング技術を用いた研究開発ができる

◎ 必要なスキル

・プログラミング
・数学のスキル

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

OPTION

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。

​詳しくはこちら

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