講座・課程詳細

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
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/
卒業生の進路
https://www.aijobcolle.com/voice/
動画タイトル
AIジョブカレ無料説明会
動画埋め込みURL
https://www.youtube.com/watch?v=FTW_ey3b1aA&feature=youtu.be