短期間でプログラミング・AI技術を習得！
AIエンジニア育成講座
講座の特徴
実装スキルが身につく
プログラミング言語のPythonの基礎から、Deep Learningをプログラムで実装するためのスキルを短期間で身につくように指導していきます。
個別サポート対応
受講期間中は、チャットサポートをご利用頂けます。（週１回）お申込みコースに関する自己学習のサポートや相談対応により、独学で学習に行き詰っている方をサポートしていきます。
実務で使える技術を提供
講師は、実績のある現役のデータサイエンティストが担当しています。講義内容は、法人様向けに提供している実績ある教材を使用しています。
講座のご紹介
非エンジニアのためのAI入門講座
機械学習とDeep Learningの違いや、Deep Learningの仕組み、Deep Learningの活用事例について短時間でわかりやすく説明します。
Pythonデータサイエンス 入門講座
プログラミングに興味はあるけど、どうしたら良いかわからないという方、データサイエンスに興味のある方向けに人気の高いPythonを使ったデータサイエンス技術をお伝えします。
Deep Learning 入門講座
ニューラルネットワークの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝搬法など、Deep Learningを理解する上で必須の内容と、画像解析で大きな成果を上げているCNNについて学習していきます。
出典：R. Abedini , M. Esfandyari , A. Nezhadmoghadam and B. Rahmanian, “The Prediction of Undersaturated Crude Oil Viscosity: An Artificial Neural Network and Fuzzy Model Approach,” Petroleum Science and Technology, vol. 30, no. 19, pp. 2008–2021, 2012.
画像認識・物体検出 速習講座
Deep Learning技術が特に効果を発揮しているのが画像の分野です。画像認識のためのCNNの応用、画像認識ライブラリのOpenCVを学習します。また、「どこに物体が写っているか？」と「何が写っているか？」を同時に予測する物体検出手法であるYOLOやSSDといった手法を学習します。
強化学習 速習講座
明確な教師データがない問題に対しても効果を発揮する学習方法です。 囲碁の人工知能「AlphaGo Zero」は強化学習をベースに学習をしています。 価値関数や方策関数といった用語の理解から、Deep Q学習などの仕組みなどについて学習していきます。
出典：Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. 2017. Reinforcement Learning: An Introduction. Second edition.The MIT Press.
自然言語処理 速習講座
「機械翻訳」、「音声認識」、「画像キャプションの生成」など、自然言語処理にDeep Learningの技術は用いられています。言語を数値やベクトルとして扱う考え方から解説し、系列変換モデルのSeq2SeqやAttentionを学習していきます。
出典：Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, 2015.
I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. Le, "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks," NIPS 2014
