DL4E|DeepLearning基礎理論講座(E資格対応) 同期型eラーニング
- 講座レベル4
- 国の認定・指定あり
- ITスキル標準（ITSS）
- ITSS+
- Reスキル
講座情報
Deep Learning技術の人材教育研修を提供
理論ベースでDeep Learning技術を活用できる技術者を養成する。
修了時に、機械学習やDeep Learningの主要な技術(CNN、RNN、NLP、生成モデル、強化学習)を数式や構造を理解出来る様になるスキル、主要なライブラリを使用できる様になるスキルが身つく様に目指す。
日本ディープラーニング協会のE資格認定講座の為、講座修了後にE資格受験資格を受講者へ授与する。
理論ベースでDeep Learning技術を活用できる技術者を養成する。
修了時に、機械学習やDeep Learningの主要な技術(CNN、RNN、NLP、生成モデル、強化学習)を数式や構造を理解出来る様になるスキル、主要なライブラリを使用できる様になるスキルが身つく様に目指す。
日本ディープラーニング協会のE資格認定講座の為、講座修了後にE資格受験資格を受講者へ授与する。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 48時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
IT・データを中心とする、将来の成長が見込まれる高度な専門性を身に付けキャリアアップを図りたい方
学習できるデジタルスキル・知識
１）高度なDeep Learning研究者・エンジニア育成を目指す。
２）ビジネスで、自社の業務課題においてDeep Learningの技術を適用する事ができる。
３）Deep Learningの技術を適用する上で、必要となる業務フローを理解する事ができる。
４）技術を利用出来る様になるだけでなく、理論的な構造を理解し、新しいDeep Learning のモデルを作る事が出来る。
５）また、Deep Learning系の論文を元に自分でモデルや新しいライブラリの構築・開発が出来る様になる。
試験・検定・資格
- E資格（エンジニア資格）
必要となる前提知識
* 基本的なPython(NumPy)のプログラミング技術
* 大学における数学（線形代数・微分積分）の知識
* 確率・統計、ビックデータ解析、データ分析技術
国の指定・認定
本講座は、以下の指定または認定を受けている講座です。
- 第四次産業革命スキル習得講座（経済産業省）
- 教育訓練給付制度（厚生労働省）
