DL4US|DeepLearning実践開発講座 講師同期型
- 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
数式理解を最小限に留めながら、自社に必要なDeep Learning技術を理解し業務で活用できる、より実践的なDeep Learningエンジニア育成を目指す。
各専門領域で活躍する講師陣が各回のトピック毎に担当し、事例や実体験を交えて行う座学に加え、PyTorchを使った実践的な演習形式で講義を行う。
理論的な理解を最小限に留めライブラリ等を駆使して実装をメインに、MLP、CNN、RNN、LSTM、Transformer
など、Deep Learningの重要技術をアプリケーションに適用できる技術を学ぶ、より現場での解題解決にフォーカスした講座。
各専門領域で活躍する講師陣が各回のトピック毎に担当し、事例や実体験を交えて行う座学に加え、PyTorchを使った実践的な演習形式で講義を行う。
理論的な理解を最小限に留めライブラリ等を駆使して実装をメインに、MLP、CNN、RNN、LSTM、Transformer
など、Deep Learningの重要技術をアプリケーションに適用できる技術を学ぶ、より現場での解題解決にフォーカスした講座。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 40時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 通学制(一部オンラインを含む) |
| 開催地情報 | 東京都文京区本郷6-17-9 本郷綱ビル 1F iLect Studio |
| 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
・データアナリスト、データサイエンティストとして活躍できる。・G資格の取得を目指す。
・ライブラリを用いてDeep Learning技術を業務課題に活用できる様になる。 (活用例:大量の資料をNLPで自動で仕分けする, 時系列データから異常検知, 不良品の判定, 音声分類)
試験・検定・資格
- G検定（ジェネラリスト検定）
必要となる前提知識
* ライブラリの使用経験 (NumPy, pandas, matprotlib, scikit-learn)
* 機械学習の基礎知識 (教師あり/なし学習の概念,モデルの検証方法,クロスバリデー
* 大学レベルの基礎数学、線形代数の基礎（行列）、確率
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）
