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AI研究所 - AI(人工知能)に脅かされないために、AI(人工知能)を作る側の人間になる -

新型コロナウィルス対策として通常の会場受講に加えて、
ライブウェビナーも実施しております。
ライブウェビナーの詳細はこちら

最短で合格を目指す！E資格対策セミナーの4つの特長

E資格の出題範囲を徹底攻略！合格するポイントを徹底的に分かりやすくお伝えします。

AI研究所のセミナーは、JDLA（日本ディープラーニング協会）の認定セミナーです。
セミナーの内容は常に最新のE資格に完全対応しています。
試験対策を中心に、E資格に合格するためのポイントを徹底的にお伝えするため、短期間でE資格に合格できる知識とスキルを習得できます。
また、本セミナーの内容を全て修了することでE資格の受験資格を得られます。

「分かりやすく教える能力」に優れたAIの実務実績のある講師を揃えています。

E資格に合格するためには、数学、統計、プログラム、データエンジニアリング、データサイエンスなど広く且つ専門的な知識が必要です。AI研究所では、AI技術について広く専門的な知識があるだけでなく「わかりやすく教える能力」に優れた実績のある講師を揃えています。

個別質問に対応！初心者でも安心してご受講いただけます。

専属の講師があなたの疑問を解決し合格まで寄り添います。セミナーの内容で分からない箇所があった場合や、E資格を受験するにあたって不安なことを講師に個別でご相談いただけます。

実務に直結する実用性の高い知識と技術を習得できます。

本講座の内容は、ディープラーニングを実装するエンジニアのスキル習得に特化しています。
そのため、実務で必要な環境構築や実装スキル、さらに現場で起きる課題や問題を解決できるAIの知識を身につけることができます。

講座受講からE資格合格までの流れ

  • STEP1：基礎知識
    事前オンライン学習（全7時間）▼
  • STEP2：深層学習の理論とモデルの実装
    ハンズオン講座（全4回/24時間）▼
  • STEP3：習熟度の確認
    模擬試験（修了テスト）▼
  • STEP4：知識の定着化
    攻略ガイドブックによる自己学習　▼
  • STEP5：E資格受験　▼
  • STEP6：合格　▼

まずは、事前オンライン学習により、数学や機械学習、Pythonの基礎知識を身につけいていただきます。
初回の講義の前に、全ての事前学習動画を視聴してから受講することをお勧めしております。
講義開始日の直前の申し込みの方につきましては、ディープラーニング基礎動画（3時間）については、初回の講義の前にご視聴いただきますようお願いいたします。

事前学習の内容
ディープラーニング基礎知識（3時間） / AIに必要な数学の基礎知識（1時間） / Pythonのプログラミング基礎スキル（3時間） / 応用数学（1.5時間）

全4回のハンズオン講義では、数学、統計分析、機械学習、Pythonプログラミング、データ分析、モデル実装といった幅広い知識を実践課題を通して身につけていただきます。そのため、単純にAIのフレームワークを使ってAIを作成できるだけではなく、本質を捉えてビジネスの課題を解決できる力が身につきます。また、各単元毎に理解度を確かめる小テストを実施するため、理解度が足りない箇所を復習しながら講義を受けることができます。

※講座を欠席された方には、当日の講義を全て動画にて撮影し共有させていただきます。
※講座を欠席していない方にもご自身で復習していただけるよう、受講した講座は全て動画にて撮影し共有させていただきます。
※講座を欠席された場合でも、動画学習で受験資格を得ることが可能です。ただし、２回以上講義に出席されない場合は、受験資格を得ることができません。

カリキュラム
応用数学 / 深層学習の理論 /ニューラルネットワーク / CNN / RNN /画像識別モデル /画像生成モデル / 自然言語処理 / 回帰結合型のニューラルネットワーク / 強化学習 / AlphaGo / 軽量化技術 /分散処理

全4回の講義が終わった段階でE資格試験に向けた模擬試験を行います。
模擬試験は本番のE資格試験と同じように4択問題形式で、深層学習の理論を中心に出題します。

ハンズオン講座を受講後、自己学習により知識の定着化が図れるよう、受講した講座はオンラン動画で視聴可能となっております。
また、試験直前まで使える「AI研究所オリジナルのE資格試験完全攻略ガイド」や「暗記用テキスト」も配布いたしますので試験直前まで自己学習していただけます。

E資格を受験するためには、JDLAが認定したプログラムの受講を修了する必要があります。
講座を全て修了された方には、本プログラム修了者でありE資格試験の受験資格を有することを証明する「修了認定証」を発行いたします。
また、E資格の「受験申込コード」がJDLA協会から発行されますので、ご自身で試験にお申し込みください。

E資格合格後の転職活動のサポートや、実務でAIを活用される際の無料相談も行なっておりますので、是非ご活用ください。

カリキュラムの詳細はこちら

費用を抑えて最短合格を目指す方へ

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が創設した、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するエンジニア向けの資格であるE資格は、受験資格を得るためにJDLAが認定したプログラムの受講修了が必須となります。

AI研究所ではなるべく多くの方にE資格取得にチャレンジし、合格していただきたいという思いから、費用を抑え、なおかつ最短でE資格の合格のための知識を獲得できる「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」を開催しております。

4日間、全24時間という短時間でE資格に合格するための知識と、AI研究所の蓄積した実践で活かせる事例やノウハウを盛り込んだ短期集中のセミナーとなっております。
ぜひご受講いただき、資格取得および今後のビジネス展開にご活用ください。

E資格対策講座 - 受講者の声

E資格に合格するための出題範囲をマスターする

カリキュラム

本講座を受ける前提スキルと知識

前提スキル・知識は必要ありません。
不安な方は初回の講義の前に、オンライン事前学習を視聴してから受講することをお勧めしております。

オンライン事前学習

オンライン視聴による事前学習を行うことで
セミナー内容の理解が深まり合格率が上がります。
※「オンライン事前学習」はお申し込み後マイページから視聴できます。

  • AIに必要な数学の基礎知識（1時間）
  • ビジネス向けディープラーニング基礎知識（3時間）
  • Pythonのプログラミング基礎スキル（3時間）
  • 応用数学（1.5時間）
1日目 ＜10:00～17:30＞

AIや機械学習に必要な応用数学と機械学習について学習します。

応用数学

  • 線形代数・特異値分解
  • 確率・統計(確率分布・ベイズ則等)
  • 情報理論(シャノンエントロピー、KLダイバージェンス、交差エントロピー等)

機械学習 1日目

  • 教師あり学習アルゴリズム(ロジスティック回帰、SVM、最近傍法、k近傍法、ランダムフォレスト、確率的勾配降下法等)
  • 教師なし学習アルゴリズム(主成分分析(PCA)、k平均クラスタリング等)
  • 最尤推定・対数尤度・平均二乗誤差
  • 次元の呪い
  • 半教師あり学習・マルチタスク学習
  • バギングやその他のアンサンブル手法
  • 性能指標(精度、適合率、再現率、F値、ROCカーブ、AUCスコア)
2日目 ＜10:00～17:30＞

機械学習の仕組みやニューラルネットワークについて学習します

機械学習 2日目

  • 過剰適合、過少適合、早期終了
  • 検証集合(ホールドアウト法、k-分割交差検証法等)
  • ハイパーパラメーター調整(グリッドサーチ、ランダムサーチ等)
  • L1正則化・L2正則化
  • ドロップアウト
  • データ集合の拡張
  • スパース表現

ニューラルネットワーク

  • 最尤推定による条件付き分布の学習
  • 隠れユニットの活性化関数(ロジスティックシグモイド、ハイパボリックタンジェント、ReLu等)
  • 出力ユニットの活性化関数(線形、シグモイド、ソフトマックス等)
  • 誤差逆伝搬法およびその他の微分アルゴリズム(計算グラフ、微積分の連鎖律、誤差逆伝播法)
  • バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム
  • 最適化アルゴリズム(Momentum、ネステロフのモメンタム、AdaGrad、RMSprop、Adam等)
  • 最適化戦略(バッチ正規化、Layer正規化、Instance正規化、教師あり事前学習)
3日目 ＜10:00～17:30＞

畳み込みニューラルネットワークや画像識別・生成のモデル、
自然言語処理について学習します。

畳み込みニューラルネットワーク

  • 畳み込み処理
  • プーリング
  • 特徴量の転移

画像識別モデル

  • 画像認識(AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、MobileNet、DenseNet等)
  • 画像の検知(R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD)
  • セマンティックセグメンテーション(FCN、SegNet、U-net)

画像生成モデル

  • オートエンコーダ、VAE、DCGAN、ConditionalGAN、CycleGAN、pix2pix等

自然言語処理

  • テキストクリーニング
  • 形態素解析
  • Word Embedding(Bag of Words、Word2Vec、Doc2Vec)
4日目 ＜10:00～17:30＞

回帰結合型のニューラルネットワークや強化学習など、
応用的な機械学習の技術を学習します。

回帰結合型のニューラルネットワーク

  • 双方向RNN
  • Encoder-DecoderとSequence-to-Sequence
  • 深層回帰結合型ネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク
  • 長期依存性(勾配のクリッピング)
  • Leakyユニットとその他の手法(スキップ接続、Leakyユニットと異なる時間スケールのスペクトル、接続の削除)
  • ゲート付きRNN(LSTM、GRU)
  • Attention
  • Transformer
  • WaveNet

強化学習

  • 方策勾配法、価値反復法
  • 強化学習の仕組み(Q学習、DQN、DDQN、Dueling DQN等)

AlphaGo

  • ロールアウトポリシー、SLポリシーネットワーク、RLポリシーネットワーク、バリューネットワーク、モンテカルロ法

軽量化技術

  • 量子化、蒸留、プルーニング

分散処理

  • モデル並列、データ並列、GPU

講座受講後

  • 講座受講後もご自身で復習していただけるよう、受講した講座はオンライン動画でマイページから視聴可能となっております。
  • AI研究所オリジナルのE資格完全攻略ガイドや試験直前まで使える暗記用テキストも配布いたしますので、試験直前まで自習していただけます。

よくある質問

どうしても日程の都合上、受講できない回があった場合はどのような対応になりますか？
当日の講義は全て動画にて撮影し共有させていただきます。または、別日程の開催がある場合は振替も可能です。
講義内容の復習の際に出る質問には答えてもらえますか？
セミナー開始前や休憩時間、セミナー終了後に個別でご質問いただけます。また、メールでもご対応致します。
人工知能やプログラミングについて前提知識がなくても合格できますか？
人工知能やプログラミングについて前提知識がくても、合格に必要な知識を凝縮してお伝えしますのでご安心ください。ただし、知識の定着に向けて自習は必要になります。
オンライン事前学習はどうやって視聴できますか？
オンライン学習は当サイトのマイページにログインすることで視聴できます。
初回の講義の前に、全ての事前学習動画を視聴してから受講することをお勧めしております。 また、講義開始日の直前の申し込みの方につきましても、ディープラーニング基礎動画（3時間）については、初回の講義の前にご視聴いただきますようお願いいたします。
支払い方法について教えてください。
クレジットカードまたは銀行振込となります。また、法人様に限り請求書払いが可能です。
請求書払いをご希望のお客様はお申し込みの際に支払い方法で請求書払いにチェックを入れてください。請求書払いの場合は基本的に翌月末までのお支払をお願いしております。
領収書は発行されますか？
発行いたします。お申し込みの際の備考欄に領収書発行ご希望の旨と宛名をご記載ください。
持ち物について教えてください。
特にございません。メモが取れるように筆記用具などをお持ちください。
キャンセルポリシーを教えてください。
開催4日前までのキャンセルはキャンセル料が発生いたしません。開催3日前以降のキャンセルの場合、キャンセル料(全額)が発生いたしますのであらかじめご了承ください。※ 開催4日前の18時以降のご予約のキャンセルはキャンセル料(全額)が発生いたします。

開催スケジュール/お申込み

席数に限りがございますのでお早めにお申し込みください。

講座概要

▼ E2020#2（2020年8月29日のE資格）に対応の開催スケジュール

  • [満席] 2020/2/15(土)、2/22(土)、2/29(土)、3/7(土)
  • [満席] 2020/4/4(土)、4/11(土)、4/18(土)、4/25(土) ※ライブウェビナーのみ空きあり
  • 2020/4/5(日)、4/12(日)、4/19(日)、4/26(日)
  • 2020/4/7(火)、4/14(火)、4/21(火)、4/28(火)
  • 2020/5/12(火)、5/19(火)、5/26(火)、6/2(火)
  • 2020/5/16(土)、5/23(土)、5/30(土)、6/6(土)

料金：188,000円（税別）

効率的な予算活用にバウチャーチケットを是非ご活用ください。
バウチャーチケットは、セミナー受講料の支払いに使用できる電子的な前売りチケットです。
本年度の予算を利用して、次年度に研修を実施したい企業様にもおすすめです。
バウチャーチケットのお申し込みはこちら

会場：東京都千代田区内神田3-24-3 VORT内神田ビル6F [会場詳細]

新型コロナウィルス対策として、ライブウェビナーを実施しております。
セミナー会場にお越しいただくのが難しい方はライブウェビナーでご受講ください。
ライブウェビナーとは？
ライブウェビナーは、WEB上でどこからでも受講することができるセミナーです。
セミナーの内容で分からなかった点や、パソコンの操作が追いつかなかった場合でも、リアルタイムでチャットから講師に質問することができます。
ウェビナーのご受講方法はお申し込み後メールにてご連絡いたします。
Zoomのウェビナー機能を利用しているため誰でも簡単にご受講いただけます。

持ち物：特になし（当日使用するパソコンは全て貸し出しいたします。）

※受講が難しい日程がある場合、空き状況に応じて別日にて振替受講も可能です。
※振替受講をご希望の方はお申し込みの備考欄に「振替希望日」をご記入ください。
※講座を欠席された方には、当日の講義を全て動画にて撮影し共有させていただきます。
※講座を欠席していない方にもご自身で復習していただけるよう、受講した講座は全て動画にて撮影し共有させていただきます。
※講座を欠席された場合でも、動画学習で受験資格を得ることが可能です。ただし、２回以上講義に出席されない場合は、受験資格を得ることができません。
※E資格完全攻略ガイドや試験直前まで使える暗記用テキストも配布いたしますので試験直前まで自習していただけます。
※セミナー最少開催人数：4名（最少開催人数に達しなかった場合には中止となる可能性があります。）

お申し込みフォーム

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会社名または学校名（個人の方は「個人」とご記入ください。）
希望する受講スケジュール
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備考

E資格を受験するには認定講座の受講が必須です。

「E資格」とは、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するエンジニア向けの資格です。
日本の産業競争力の向上を目指し、エンジニアがAIを軸にした技術を高めるために「一般社団法人日本ディープラーニング協会」（JDLA）が創設しました。
出題範囲は、一般的なAI知識の他、応用数学、機械学習、深層学習の応用など深層モデルの構築、Pythonを使ったプログラミングまで幅広く出題されます。
E資格を受験するためには、JDLAが認定したプログラムの受講を修了する必要があります。
AI研究所の「E資格完全対策講座」はJDLAから認定されたセミナーですので、本セミナーを修了することでE資格に受験することができます。
また、認定講座を受講することで、AIに必要な応用数学を体系的に学び、機械学習、深層学習まで実践的なスキルを身につけることができます。

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セミナー会場にお越しいただくのが難しい方はライブウェビナーでご受講ください。

ライブウェビナーとは？

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セミナーの内容で分からなかった点や、パソコンの操作が追いつかなかった場合でも、リアルタイムでチャットから講師に質問することができます。
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