深層学習講座
- 講座レベル3
- 国の認定・指定あり
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- Reスキル
講座情報
【講座内容】
・Pythonで深層学習を行うためのライブラリの使い方と深層学習の手法やそのデータの取り扱いについて学ぶ講座です。
【学習の流れ】
・各講座はZoomを用いてオンラインで開催されます。
・各授業ごとに演習課題(2時間程度想定)があります。
・受講者の方には次の授業前までに演習課題の提出が必要となります。
・演習課題は講師が採点をして結果を返却します。
【サポート体制】
・やむを得ない事情で授業を欠席した場合は、授業の録画を視聴することができます。
・授業に関する質問は講師がメールで受け付けます。
・Pythonで深層学習を行うためのライブラリの使い方と深層学習の手法やそのデータの取り扱いについて学ぶ講座です。
【学習の流れ】
・各講座はZoomを用いてオンラインで開催されます。
・各授業ごとに演習課題(2時間程度想定)があります。
・受講者の方には次の授業前までに演習課題の提出が必要となります。
・演習課題は講師が採点をして結果を返却します。
【サポート体制】
・やむを得ない事情で授業を欠席した場合は、授業の録画を視聴することができます。
・授業に関する質問は講師がメールで受け付けます。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 24時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 申込み受付対象 |
個人・法人 開催人数は個人の場合、最低5名～最大48名です。法人の場合は、最低4名～最大48名です。 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
・Python でデータ前処理と簡単なモデル構築を行った経験
・分析結果を業務で活用した経験
学習できるデジタルスキル
ニューラルネットワークの理論理解とKerasによる実装スキル
正則化・ドロップアウト・ハイパーパラメータ調整によるモデル最適化技術
CNN・RNN・LSTMを用いた画像および時系列データ解析スキル
転移学習・ファインチューニングとFunctional APIによる高度なモデル設計技術
オートエンコーダ・VAEを活用した生成モデルおよび異常検知スキル
Transformer・注意機構・学習済みモデルを活用した自然言語処理・マルチモーダル技術
必要となる前提知識
・Python言語の機械学習を含む科学計算ライブラリを一通り利用し、その内容について理解している
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）
