株式会社Ｐｒｅｓｅｎｔ Ｓｑｕａｒｅ
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数学・統計学講座（オンライン）
【講座の狙い/目的】 機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学べる 【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】 － 【学習項目/学習の流れ】 ●数学基礎－関数、距離、数列 ●線形代数－行列概要、ベクトル、行列基礎、固有値、特異値 ●微分・積分－極限、微分・偏微分、積分 ●確率統計－集合、確率、確率分布、統計、ベイズ則
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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G検定対策講座（オンライン）
【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で学べる。 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）】 ー 【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
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- 講座レベル2
- ITスキル標準（ITSS）
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数学・統計学講座（ライブ）
【講座の狙い/目的】 機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学べる 【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】 ●数学基礎－関数、距離、数列 ●線形代数－行列概要、ベクトル、行列基礎、固有値、特異値 ●微分・積分－極限、微分・偏微分、積分 ●確率統計－集合、確率、確率分布、統計、ベイズ則
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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Deep Square AIエンジニア育成講座 通常版
【講座の狙い/目的】 低価格で実務スキルを身に着け、AIエンジニアを育成する 豊富な演習問題によりAIエンジニアの代表資格であるE資格の取得を目指す 【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】 オンライン動画講義は制約なし（個人受講） ライブ講義は最低催行人数３名 【学習項目/学習の流れ】 －ステップ1：講義・演習 数学、機械学習、深層学習のオンラインの講義を通じて、 E資格取得のための知識とスキルをつける。 また、演習問題や、Python、PyTorchを用いたコード演習を行う。 －ステップ2：確認問題 講義内容の復習・確認演習を行う。 －ステップ3：修了課題、修了試験 修了課題として４つのモデル開発を実施。修了課題は基準の精度を上回った時点で合格。 また、数学、機械学習、深層学習の知識定着を確認する修了試験を受講。 修了課題、修了試験を修了頂いた方に当AIエンジニア育成講座の修了認定を行う。 ※修了試験は何回でも受験可能 －ステップ4：E資格試験 当AIエンジニア育成講座を修
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- 講座レベル3
- ITSS+
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G検定対策講座（ライブ）
【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
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- 講座レベル2
- ITスキル標準（ITSS）
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Python基礎講座（ライブ）
【講座の狙い/目的】 AI開発に必要なPyhtonプログラミング、及び関連ライブラリ、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎を学べる 【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】 ●Python基礎ー基本的な文法、データ構造、関数とクラス、ファイル処理 ●Numpy基礎－Numpy配列、配列の構造、多次元配列、配列計算、配列同士の連結 ●Pandas基礎－Series（作成、インデックスの変更、データ処理）－DataFrame（作成、インデックスの変更、データ処理、データの結合、ファイルの入出力） ●Matplotlib、Seaborn－グラフ描画（折れ線、棒、ヒストグラム、ボックスプロット、散布図、散布図行列、等）
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- 講座レベル2
- ITスキル標準（ITSS）
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機械学習講座（ライブ）
【講座の狙い/目的】 数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、実務で活用するための基礎固めが出来る。 【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】 ●機械学習の概要－機械学習の概要 ●機械学習の流れ－機械学習の流 ●機械学習の手法－単回帰、重回帰、時系列予測、決定木、k近傍法、ロジスティック回帰、サポー●トベクトルマシン、教師なし学習 ●機械学習の評価検証－機械学習の評価検証 ●機械学習の精度改善－前処理、特徴量エンジニアリング、アンサンブル学習
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- 講座レベル3
- ITSS+
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AIビジネス講座（ライブ）
【講座の狙い/目的】 AIをはじめて学ぶ方、ビジネスで活用したい方にAIの概要や利用事例を短時間で学べる 【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－人工知能の定義 ●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 ●ディープラーニングの手法－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 ●社会実装に向けて－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
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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Python基礎講座（オンライン）
【講座の狙い/目的】 AI開発に必要なPyhtonプログラミング、及び関連ライブラリ、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎を学べる 【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】 ー 【学習項目/学習の流れ】 ●Python基礎ー基本的な文法、データ構造、関数とクラス、ファイル処理 ●Numpy基礎－Numpy配列、配列の構造、多次元配列、配列計算、配列同士の連結 ●Pandas基礎－Series（作成、インデックスの変更、データ処理）－DataFrame（作成、インデックスの変更、データ処理、データの結合、ファイルの入出力） ●Matplotlib、Seaborn－グラフ描画（折れ線、棒、ヒストグラム、ボックスプロット、散布図、散布図行列、等）
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- 講座レベル2
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実践型 AIエンジニア育成講座（E資格対応）
・AI技術である機械学習・ディープラーニングの開発技術を習得するための研修。 ・応用数学、機械学習、ディープラーニングの内容を扱う。 ・日本ディープラーニング協会（JDLA）に認定されたカリキュラムの提供を行う。
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- Reスキル
- ITSS+
