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AIエンジニアリング講座 JDLA E資格対策講座

コース詳細

コースコード STAI001
旧コースコード
カテゴリ AI・IoT・ビッグデータ
価格(税込) 435,600円
期間 5ヶ月  
日程 標準学習時間 2020/09/15
目的
概要 即戦力になるために必要な機械学習、ディープラーニングの手法を網羅した講座です。JDLA認定プログラムであるAIエンジニアリング講座のオプション講座も含まれます。AIエンジニアリング講座および本講座の受講の修了により、E資格の受験が可能となります。
内容 <チュートリアル>
◆Python基礎⽂法  
 機械学習・ディープラーニングを実装する、Pythonの⽂法を学ぶ。
◆Pythonライブラリ  
 分析業務で使⽤頻度の⾼いものについて扱いを学ぶ。
◆基礎統計  
 統計検定4級程度の統計学を、Python⾔語を⽤いて学ぶ。
◆基礎数学  
 必要最低限の微分積分・線形代数を、コンパクトに学ぶ。

<scikit-learnによる機械学習>
オープンソースライブラリであるsckit-learnを⽤いて、機械学習の⼿法を学習
1. 機械学習とは
2. 単回帰分析
3. 重回帰分析
4. 多項式回帰
5. 正則化
6. パーセプトロン
7. ロジスティック回帰
8. SVM
9. 性能評価とチューニング
10.⽋損値処理とエンコーディング
11.決定⽊
12.主成分分析
13.クラスタリング
14.⾃然⾔語処理の諸⼿法

<KerasとTensorFlowによるディープラーニング>
直感的に使えるKeras、Tensor Flowを⽤いて、ディープラーニングの⼿法を学習
1. ディープラーニングとは
2. ニューラルネットワークの基礎
3. CNNによる画像分類
4. ニューラルネットワークの諸問題と対策
5. 画像の前処理とfine-tuning
6. RNN(LSTM)による時系列解析
7. DQNによる強化学習

上記にはケーススタディ、演習課題を含みます。
●E資格対策教材内容  
◆応⽤数学(線形代数・確率・統計・情報理論)  
◆機械学習(実⽤的な⽅法論)  
◆深層学習   
 - 順伝播型ネットワーク/CNN   
 - 深層モデルのための正則化/最適化   
 - 回帰結合型ニューラルネットワーク   
 - ⽣成モデル   
 - 強化学習
到達目標 ・機械学習、DeepLearnigの実装ができる。
・数値、画像、時系列データの前処理ができる。
・プロジェクトにおける仮説検証ができる。
・課題に合わせて手法を選択できる。
・分析結果のレポーティングができる。
・JDLAE資格試験の受験資格が得られる。
前提条件 ・if文やfor文などの基本的な条件式や四則演算のための演算子を使えること
・ファレンス通りに既存の関数を扱えること
対象者 ・エンジニアやマネージャー・AIのモデル開発を実際に行う立場にいる方・日常的に分析対象となるデータを見ている方
形式 オンライン
PC動作環境
定員
会場
主催 株式会社STANDARD
キャンセル
ポリシー
備考 ●学習目安
 150時間

●推奨環境
 以下の環境でご利用いただくことを推奨いたします。
 OS:Windows 7 / 8.1 / 10 64bit版、Mac OS X
 ブラウザ:Google Chrome 最新版
 CPU:Intel Core i5 2.0 GHz 以上
 メモリ:4 GB 以上
 空き容量:10 GB 以上

お問い合わせ

芝大門塾 事務局

TEL:03-5408-1509 FAX:03-5408-0689
Email:shibajuku@hrd.toshiba.co.jp
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土曜日・日曜日・祝日・年末年始ほか、当社休業日を除く

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