G検定ディープラーニングオンライン対策講座

G検定対策セミナーの3つの特長

G検定の出題範囲を徹底攻略！合格するための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、常に最新のG検定に完全対応しています。試験対策を中心に、G検定に合格するためのポイントを徹底的にお伝えするため、効率よくG検定に合格するための知識とスキルを習得することができます。

「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。

G検定に合格するためには、深層学習や数学、統計、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。

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、G検定対策の他に、実務でディープラーニングを活用するジェネラリストのスキル習得に特化しています。そのため、実務上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G検定合格までの流れ

STEP1：お申し込み▼
STEP2：深層学習の理論とモデルの実装
ハンズオン講座▼
STEP3：習熟度の確認
模擬試験（修了テスト）▼
STEP4：G検定受験　▼
STEP5：合格　▼

本サイトのページ下部にあるお申し込みフォームよりお申し込みください。ライブ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。

お申し込みの概要
● 料金：~~48,000円~~ → 38,400円（税別） ※新型コロナウィルス感染症対策割引20%OFF
● 時間：10:00〜17:30（1日間）
● 持ち物：特になし
※ライブウェビナーで受講される方はパソコンとインターネット環境をご用意ください。

ハンズオン講座では、G検定に合格するために必要な深層学習や数学、統計、データエンジニアリング、データサイエンスといった幅広い知識を身につけていただきます。さらに、単純にAIの知識を学ぶだけではなく、本質を捉えてビジネスの課題を解決できるスキルも身につけていただきます。
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することができます。

カリキュラム
AIの歴史 / AIの概要 / 機械学習アルゴリズム / AIの活用事例 / 深層学習の理論 /ニューラルネットワーク / CNN / RNN / 画像識別・生成モデル / 自然言語処理 / 強化学習 /軽量化技術

講義を全てご受講いただいた後に実施できる全100問の模擬試験をお配りいたします。
模擬試験は本番のG検定試験と同じように4択問題形式でG検定の出題範囲を網羅しているため、受験前にご自身の理解度チェックにご活用ください。

講座を全て修了された方は、JDLAのホームページからご自身でG検定の試験にお申し込みください。
試験はオンライン実施のため、自宅や職場などで受験をできます。試験時間は120分で、問題は多肢選択式で220問程度となります。

G検定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

G検定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。
どなたでもAIの概要から深層学習の仕組みまで分かりやすく学べるセミナーです。

午前の部＜10:00～12:00＞

AI基礎知識と深層学習（ディープラーニング）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。

人工知能の歴史
人間の知能をコンピュータ上で再現するには
人工知能に関する様々な定理
メールスパム判定の仕組み
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)
ニューラルネットワークとパーセプトロンについて
性能指標(精度、適合率、再現率、F値、ROCカーブ、AUCスコア)
ディープラーニング理論と活用方法
AIを作るために必要なデータについて
ニューラルネットワークの仕組みと設定項目について

午後の部＜13:00～17:30（休憩30分）＞

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

深層学習が進まない原因と対策
効率的なハイパーパラメータの調整
最適化アルゴリズム
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
畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識（ディープラーニング）
画像分類・物体検出・画像セグメンテーションのアーキテクチャ
回帰結合型のニューラルネットワークとLSTM
自然言語処理の仕組みと手法
強化学習の仕組みとDQN
ディープラーニングの応用
計算処理の高速化

よくある質問

人工知能や深層学習（ディープラーニング）について前提知識がなくても合格できますか？: 人工知能や深層学習（ディープラーニング）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。

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。

ライブウェビナーを受講するのに必要なものを教えてください。: パソコン、インターネット環境、筆記用具です。パソコンは操作用として視聴用にパソコンをテレビと接続するか、スマートフォンまたはタブレッドがあると大変便利です。パソコンやインターネット環境に不安な方はレンタルも行っておりますのでご相談ください。

講座で利用するパソコンに何かソフトやアプリをインストールする必要はありますか？: 特にインストールするソフトやアプリはありません。

講座で使用するパソコンのOSはMacでも大丈夫ですか？: MacとWindowsどちらでも大丈夫です。

ライブウェビナーでは講師に直接質問などできるのでしょうか？: はい、もちろんです。会場で行うリアルセミナーと変わりなくチャットや音声通話で質問やレクチャー等のやりとりが可能です。

お申し込みフォーム

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。

● 料金：~~48,000円~~ → 38,400円（税別） ※新型コロナウィルス感染症対策割引20%OFF

※ 新型コロナウィルス感染症対策割引として、通常価格の20%OFFでご受講いただけます。

● 受講形式：会場受講 / ライブウェビナー

● 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]

● 持ち物：特になし

※ライブウェビナーで受講される方はパソコンとインターネット環境をご用意ください。
※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。）

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や音声通話で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。

希望する受講スケジュール (必須)	2020/6/21(日) 10:00〜17:30 @ 東京会場2020/6/21(日) 10:00〜17:30 @ ライブウェビナー
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所属(必須)	会社名または学校名（個人の方は「個人」とご記入ください。）
お支払い方法(必須)	クレジットカード銀行振込請求書払い（法人様限定）販売代理店経由
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