tag:peatix.com,2011:1 2018-10-29T14:00:39+09:00 Peatix Study-AI tag:peatix.com,2018:event-445391 2018-10-28T13:00:00JST 2018-10-28T13:00:00JST

ディープラーニング資格（E検定）対応「現場で潰しが効くディープラーニング講座」とは 本講座は、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を習得するための講座です。 数理的な基礎原理から体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実践手法を中心に学びます。 現場で未知の課題に直面しても潰しが効く技能を身に着ける事がゴールです。 詳細：http://study-ai.com/jdla/ この講座の特徴その１　日本初AI資格試験に対応 本講座は日本ディープラーニング協会のDeep Learning資格試験（E検定）の受験に必要な、協会認定の講座プログラムです。（認定番号00003） E検定（2019年2月23日実施予定）を受験するためには、本プログラムの受講と修了認定が必須となります。 この講座の特徴その2　実践習得に特化 本講座は現役AIエンジニアが講師を担当します。生の現場での実装課題や、技術課題。開発研究への取り組み方を習得し現場での応用力をつけます。 応用数学は数学教育の専門家、機械学習は機械学習のAIエンジニアがそれぞれ担当します。 ディベロップタームの初めに制作課題について発表があります。 講座修了時までに必要な要件を満たして課題を提出して頂きます。 また、単に”動く”や”規定の精度が出た”だけでなく実装過程を説明できるようになります。 最高水準のスキルが身につく 3ヶ月で実践的なスキルを持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意しています。 また、現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅した内容を習得することが出来ます。 1.応用数学 AIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニアとして潰しが効くためには、ドメイン（専門領域）や論文の最新情報をキャッチアップする必要があります。 それらは数学で書いてあります。この機会に本が読めるようになりましょう。 2.全体像がわかるカリキュラム 日本で初めて個人向けに本格的なディープラーニング講座を始めたStudy-AIでは、受講生の挫折ポイントを良く知っています。 全体像の把握。自身の言葉で説明できること。 基礎の繰り返し この二つが出来ている方は挫折しません。 本講座では、基礎の繰り返しと全体像の把握を徹底しています。 3.機械学習の基礎 Deep Learningの大本には機械学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知らないままディープラーニングのみ実装できても現場では“潰し”が効きません。 どのような手法、どのような時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習の基礎もしっかりと固めて頂きます。 4.ディープラーニング メインのディープラーニングです。実践演習と課題を中心とした講義となります。 一方で基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。Tensor FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装できるのではなく、どのような環境でも対応できる力を付けます。 　製作課題に挑戦します。 全員に製作課題を提出して頂きます。（オンライン参加の方もオンラインにて提出が必要です。） 現役AIエンジニアが講師のハンズオンだから可能な対価であり、本講座のメインテーマとなります。 カリキュラム　3ヵ月で現場で潰しが効くディープラーニング講座 ４Lesson ベーシックターム 応用数学・機械学習・ディープラーニングの全体像を学び、 AIエンジニア、データサイエンティストとしての基礎力を身につけます。 ◆学べるスキル 応用数学 線形代数 確率・統計 機械学習 機械学習の基礎 実用的な方法論 深層学習 順伝播型ネットワーク ８Lesson ディベロップターム ディープラーニングの実践課題を中心とした講義となります。 ◆学べるスキル深層学習 深層モデルのための正則化 深層モデルのための最適化 畳み込みネットワーク 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク 自己符号器 生成モデル 強化学習 LSTMと自然言語処理 現場での考え方 カリキュラム詳細：http://study-ai.com/jdla/ 料金 1名 45万円（税別） オンライン受講：　オンラインツールにてリモート受講可能です。 ※同一法人（又はグループ）で複数名ご参加の場合割引料金がございます。 ※認定プログラムによるオフライン法人受講では総額で最安値です。（2018年8月当社調べ） ※ウェビナー（SkypeのようなWEB視聴ツール）によりオンライン受講も可能です。リアルタイムで当日受講となるため確実に出席を確認します。 ※機械学習の経験者はベーシックターム免除が可能です（要確認テスト）。この場合、ベーシックタームの受講料10万円が割引となります。 日時 ■東京水曜日コース　 2018年11月14日（水曜日） 10時～17時　ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室　 2018年11月21日（水曜日） 10時～17時　ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2018年12月12日（水曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2018年12月26日（水曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2019年01月09日（水曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2019年01月23日（水曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 　 ■東京日曜日コース　 2018年11月11日（日曜日） 10時～17時　ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室　 2018年11月25日（日曜日） 10時～17時　ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2018年12月09日（日曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2018年12月23日（日曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2019年01月13日（日曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 2018年01月27日（日曜日） 10時～17時　ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 　 ※　復習（欠席）用として、講義動画を講義後1週間以内に限定公開いたします。 無料説明会日時 2018年10/13（土)　　 13時～14時（巣鴨） 2018年10/21（日)　　 13時～14時（巣鴨） 2018年10/28（日)　　 13時～14時（巣鴨） ※説明会会場：巣鴨第一ビル6F Study-AI巣鴨研修室（東京・巣鴨駅徒歩5分） ※日程が合わない場合やご希望の場合、個別カウンセリング（無料）も対応しております。特にプログラミングや数学の基礎力に不安がある方は個別カウンセリングにて学習計画を検討してから受講をお申込みください。 「現場で潰しが効くディープラーニング講座」定員 各コース：先着20名 ★第一期定員100名満席★　第二期は8月20日より受付開始 持ち物 ノートＰＣを持参 講座の対象者 高校数学の知識がある方 プログラミング実務経験がある方 講座以外での学習時間が各月３0時間以上を確保できる方 【プログラミングや数学の知識が不足する方へ】 高校数学やプログラミングの知識が不足する方も講義期間中に不足範囲をカバー頂ける場合はご参加頂けます。追加で相応時間の自習時間の確保が必要です。 個人の状況により受講頂けるかを事前にご相談の上ご検討頂きます。合同説明会でなく個別カウンセリング（兼説明会）をお申込みください。 備考 備考 開講前に、無料説明会を複数回開催予定です 最小遂行人数7名 追加オプション（有料） 講座以外の時間も、Slackにて担当講師、TAが疑問点を随時フォローします 復習（欠席）用として、講義動画を講義後1週間以内に限定公開いたします よくある質問 Q. 全くの初心者です。 AIは基礎から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向けなのでプログラミングスキルと高校までの数学の知識が必要です。もしも不安な場合は個別説明会にてヒアリングや補講のご相談も受け付けております。 Q. どのくらいの学習時間の確保が必要ですか？ 個人差がありますが、特に予備知識がない場合は毎月30時間の予習復習時間を確保してください。 Q. PCがなかったりWindows PCでも受講可能ですか？ PCがない場合はご相談ください。有料での貸し出しになります。WindowsPC（通常のCPU）でも受講頂けます。 Q. 講義の間が空いていますが質問が可能ですか？ オンラインで質問が可能です。質疑内容は受講者全員に公開されますから、積極的にご質問を 頂くと他の受講者の疑問点も解消されます。質問は順番に回答されます（無料） Q. ほとんどの内容は把握しているのですが上級者割引がありますか？ 既に現場で実装経験がある方は5万円割引となります。お申込み時にポートフォリオや実績など客観的に実力が 確認できる方が対象となります。 Q. 修了証が受け取れるかが心配です。 講義にしっかりと出席を頂ければ大丈夫です。そのうえで十分な予習復習時間を確保頂ければ出席者全員に修了証を 受け取って頂きたいという方針で組み立てております。ご安心ください。勿論、「テスト」や「課題」の規定の基準を満たす必要がありますが、万一不合格の場合も講座終了後１カ月間は再テスト（２回まで）により修了証の発行が可能です。（再テストは別途2万円/回） Q. 対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際はどの程度か心配です。「現場の実作業に近いレベル」となります。講義時に高校数学の範囲やプログラミング実務経験者であれば問題に ならないエラー解決やPC操作についてのフォローは出来ません。また、数理的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあまり使わない場合は知識レベルに留めております。