G検定講座[ライブ]
- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
講座情報
【講座の狙い/目的】
G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅した講座構成になっています。
講義だけでなく、G検定同等の難易度の試験対策問題を350問以上用意しています。
【開催の制約条件(最低催行人数や人数上限)】
最低催行人数5名
【学習項目/学習の流れ】
●人工知能とは ー人工知能の定義、人工知能研究の歴史
●人工知能をめぐる動向-探索・推論、知識表現、機械学習・深層学習
●人工知能分野の問題-人工知能分野の問題
●機械学習の具体的手法-教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデルの評価
●ディープラーニングの概要-ニューラルネットワークとディープラーニング、ディープラーニングのアプローチ、ディープラーニングを実現するには、活性化関数、学習の最適化、更なるテクニック
●ディープラーニングの手法ー畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、深層生成モデル、画像認識分野
音声処理と自然言語処理分野、深層強化学習分野、モデルの解釈性とその対応、モデルの軽量化
●社会実装に向けてーAIと社会、AIプロジェクトの進め方、データの収集、データの加工・分析・学習
実装・運用・評価、クライシス・マネジメント
G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅した講座構成になっています。
講義だけでなく、G検定同等の難易度の試験対策問題を350問以上用意しています。
【開催の制約条件(最低催行人数や人数上限)】
最低催行人数5名
【学習項目/学習の流れ】
●人工知能とは ー人工知能の定義、人工知能研究の歴史
●人工知能をめぐる動向-探索・推論、知識表現、機械学習・深層学習
●人工知能分野の問題-人工知能分野の問題
●機械学習の具体的手法-教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデルの評価
●ディープラーニングの概要-ニューラルネットワークとディープラーニング、ディープラーニングのアプローチ、ディープラーニングを実現するには、活性化関数、学習の最適化、更なるテクニック
●ディープラーニングの手法ー畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、深層生成モデル、画像認識分野
音声処理と自然言語処理分野、深層強化学習分野、モデルの解釈性とその対応、モデルの軽量化
●社会実装に向けてーAIと社会、AIプロジェクトの進め方、データの収集、データの加工・分析・学習
実装・運用・評価、クライシス・マネジメント
受講料 | 有料 |
---|---|
標準学習時間 | 14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 | ①〒164-0001 東京都中野区中野三丁目36番12号 中野駅前ビル 5階 ②東京、埼玉、千葉、神奈川各所(各受講法人オフィス) |
団体申込み |
あり 5名以上の同時受講 |
法人請求 |
あり |
受講対象者
G検定に合格を目指す方
学習できるデジタルスキル・知識
G検定合格レベルに相当するAIの基礎知識
試験・検定・資格
- JDLA G検定
必要となる前提知識
なし