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エッジテクノロジー株式会社 機械学習・深層学習 オンライン (Live配信) 講座
- 団体名
- エッジテクノロジー株式会社
- 課程名
- 機械学習・深層学習 オンライン (Live配信) 講座
- 課程区分
- その他
- 地域:詳細
- 東京都港区東新橋2-12-1 PMO東新橋2F
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- 科目・講師
- 科目・講師詳細にてご参照ください
- 開講日時
- 毎月開催
- 受講期間の目安
- 36時間
- 受講料
- 入学金無し。受講料285,780円
- 学費支援
(奨学金) - 無し
- 学費支援(教育訓練給付金)
- 有り
- ジャンル
- AI・データ分析
- 通学/通信区分
- 通信
- 募集期間
- ⁻
- 定員
- 25名
- 期間
- 9ヶ月
- 講座の概要
- ・機械学習、深層学習の一連の流れを一人称で実装まで完結できる、関係者へ説明ができるレベル・日本ディープラーニング協会実施のE検定資格取得レベル
機械学習概論 教師あり学習 教師なし学習 データ前処理 チューニング ディープラーニング基礎
多層パーセプトロン 半教師あり学習 CNNの各手法 RNNの各手法 生成モデル 強化学習
※経済産業大臣認定「第四次産業革命スキル習得講座」
- 履修資格
- プログラミング言語Pythonの最低限の知識 SQLの最低限の知識、高校レベルの数学知識
※上記なければ入門講座をご用意しております。
- 対象とする職業の種類
- ITエンジニア、プログラミング経験者、ビジネスコンサルタント、アナリスト、マーケッター
- 身につけられる知識、技術、技能
- データの前処理
機械学習アルゴリズム・統計の理解
プログラミング(Python)・ライブラリ(Sikit-learn、Numpy、Pandas)の実装方法
不均衡データへの対応、欠損値補完の方法
ハイパーパラメーターチューニング
課題~前処理~実装・報告書作成までの一連のプロセスを実践するスキル
ニューラルネットワークの概念・進化
パーセプトロンと線形分離
学習プロセス
前処理、次元圧縮
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
リカレントニューラルネットワーク(RNN)
Dropout、Batch Normalization、重みの正則化
深層学習モデルの最適化
生成モデル
強化学習・深層強化学習
事例・実務応用
- 得られる能力
- データの前処理
機械学習アルゴリズム・統計の理解
プログラミング(Python)・ライブラリ(Sikit-learn、Numpy、Pandas)の実装方法
不均衡データへの対応、欠損値補完の方法
ハイパーパラメーターチューニング
課題~前処理~実装・報告書作成までの一連のプロセスを実践するスキル
ニューラルネットワークの概念・進化
パーセプトロンと線形分離
学習プロセス
前処理、次元圧縮
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
リカレントニューラルネットワーク(RNN)
Dropout、Batch Normalization、重みの正則化
深層学習モデルの最適化
生成モデル
強化学習・深層強化学習
事例・実務応用
- 科目一覧
- 科目詳細にてご参照ください
- 修了要件
- 機械学習
・最終開発課題の提出およびエラーがでていない状態
・機械学習モデルの評価で5割以上の精度がでている
・知識・技術テスト合計で全体の7割以上の正解率
深層学習
・全体の7割以上の正解率
・各問いにおける比較結果、実装内容、確認事項の確認
判定の評価は講師が上記基準に照らし合わせて実施
- 成績評価の方法
- 機械学習
1.最終開発課題の成果物の審査
2.知識(50問)及び技術(プログラミングの実装)による修了テスト
深層学習
1.13問の実習問題(プログラミングの実装)による修了テスト
- 社会人が受講しやすい工夫
- ・欠席時には講座の様子を撮影した動画で学べる環境を用意
- ホームページ
- https://www.aijobcolle.com/
- 動画タイトル
- AIジョブカレ無料説明会
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