BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-ディープラーニング資格（E資格）認定 プログラム【説明会】 X-WR-CALNAME:connpass-ディープラーニング資格（E資格）認定 プログラム【説明会】 X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:ディープラーニング資格（E資格）認定プログラ ム【説明会】 DTSTART:20180912T100000Z DTEND:20180912T110000Z DTSTAMP:20260908T122141Z CATEGORIES: CREATED:20180903T064042Z DESCRIPTION:## ディープラーニング資格（E検定）対応 \n「 現場で潰しが効くディープラーニング講座」とは\n\n本 講座は、ディープラーニングを実装するエンジニアの 技能を習得するための講座です。\n数理的な基礎原理か ら体系的に習得する一方、実務で必要な周辺処理や実 践手法を中心に学びます。\n現場で未知の課題に直面し ても潰しが効く技能を身に着ける事がゴールです。\n\n 詳細：http://study-ai.com/jdla/\n\n## この講座の特徴その１ 日本初AI資格試験に対応\n\n本講座は日本ディープラー ニング協会のDeep Learning資格試験（E検定）の受験に必要 な、協会認定の講座プログラムです。（認定番号00003） \n\nE検定（2019年2月23日実施予定）を受験するためには 、本プログラムの受講と修了認定が必須となります。\n \n## この講座の特徴その2 実践習得に特化\n\n本講座は現 役AIエンジニアが講師を担当します。 \n生の現場での 実装課題や、技術課題。開発研究への取り組み方を習 得し現場での応用力をつけます。\n\n * 応用数学は数学 教育の専門家、機械学習は機械学習のAIエンジニアがそ れぞれ担当します。\n\n * ディベロップタームの初めに 制作課題について発表があります。 \n\n### 講座修了時 までに必要な要件を満たして課題を提出して頂きます 。\n\n \nまた、単に”動く”や”規定の精度が出た”だ けでなく実装過程を説明できるようになります。\n\n## 最高水準のスキルが身につく\n\n3ヶ月で実践的なスキル を持ったエンジニアになれるカリキュラムを用意して います。 また、現場で潰しが効くよう基礎原理を網羅 した内容を習得することが出来ます。\n\n### 1.応用数学\ n\nAIに必要な応用数学を体系的に学びます。AIエンジニ アとして潰しが効くためには、ドメイン（専門領域） や論文の最新情報をキャッチアップする必要がありま す。\n\nそれらは数学で書いてあります。 \nこの機会に 本が読めるようになりましょう。\n\n### 2.全体像がわか るカリキュラム\n\n日本で初めて個人向けに本格的なデ ィープラーニング講座を始めたStudy-AIでは、受講生の挫 折ポイントを良く知っています。\n\n * 全体像の把握。 自身の言葉で説明できること。\n * 基礎の繰り返し\n\n この二つが出来ている方は挫折しません。\n\n本講座で は、基礎の繰り返しと全体像の把握を徹底しています 。\n\n### 3.機械学習の基礎\n\nDeep\nLearningの大本には機械 学習があります。そもそも統計分析の基礎手法を知ら ないままディープラーニングのみ実装できても現場で は“潰し”が効きません。\n\nどのような手法、どのよ うな時代にも対応できるデータサイエンティスト、AIエ ンジニアとして活躍するために、本講座では機械学習 の基礎もしっかりと固めて頂きます。\n\n### 4.ディープ ラーニング\n\nメインのディープラーニングです。 \n実 践演習と課題を中心とした講義となります。\n\n一方で 基礎原理の深い理解と網羅的な把握を目指します。 \nT ensor FlowやKerasなど特定の環境やツールのみで実装でき るのではなく、どのような環境でも対応できる力を付 けます。\n\n### 製作課題に挑戦します。\n\n \n全員に製 作課題を提出して頂きます。（オンライン参加の方も オンラインにて提出が必要です。）\n現役AIエンジニア が講師のハンズオンだから可能な対価であり、本講座 のメインテーマとなります。 \n\n## カリキュラム 3ヵ月 で現場で潰しが効くディープラーニング講座\n\n４Lesson | ベーシックターム | 応用数学・機械学習・ディープ ラーニングの全体像を学び、 AIエンジニア、データサ イエンティストとしての基礎力を身につけます。 ◆学 べるスキル\n\n * 応用数学 \n * 線形代数\n * 確率・ 統計\n * 機械学習 \n * 機械学習の基礎\n * 実用的な 方法論\n * 深層学習 \n * 順伝播型ネットワーク\n\n \n ---|---|--- \n８Lesson | ディベロップターム | ディープラ ーニングの実践課題を中心とした講義となります。 ◆ 学べるスキル深層学習\n\n * 深層モデルのための正則化 \n * 深層モデルのための最適化\n * 畳み込みネットワ ーク\n * 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的 ネットワーク\n * 自己符号器\n * 生成モデル\n * 強化 学習\n * LSTMと自然言語処理\n * 現場での考え方 \n\n \n \nカリキュラム詳細：http://study-ai.com/jdla/\n\n## 料金\n\n1 名| 45万円（税別） \n---|--- \n \n \n\n \n\nオンライン受 講： オンラインツールにてリモート受講可能です。\n\n \n\n※同一法人（又はグループ）で複数名ご参加の場 合割引料金がございます。\n\n※認定プログラムによる オフライン法人受講では総額で最安値です。（2018年8月 当社調べ）\n\n※ウェビナー（SkypeのようなWEB視聴ツー ル）によりオンライン受講も可能です。リアルタイム で当日受講となるため確実に出席を確認します。\n\n※ 機械学習の経験者はベーシックターム免除が可能です （要確認テスト）。この場合、ベーシックタームの受 講料10万円が割引となります。\n\n## \n日時\n\n■東京水 曜日コース\n\n \n \n2018年11月14日（水曜日）| 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n---|--- \n20 18年11月21日（水曜日）| 10時～17時 ベーシックターム-- 東京 Study-AI巣鴨研修室 \n2018年12月12日（水曜日）| 10時 ～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n20 18年12月26日（水曜日）| 10時～17時 ディベロップターム- -東京 Study-AI巣鴨研修室 \n2019年01月09日（水曜日）| 10時 ～17時 ディベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n20 19年01月23日（水曜日）| 10時～17時 ディベロップターム- -東京 Study-AI巣鴨研修室 \n \n \n\n■東京日曜日コース\n \n \n \n2018年11月11日（日曜日）| 10時～17時 ベーシック ターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n---|--- \n2018年11月25日 （日曜日）| 10時～17時 ベーシックターム--東京 Study-AI 巣鴨研修室 \n2018年12月09日（日曜日）| 10時～17時 ディ ベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n2018年12月23日 （日曜日）| 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-A I巣鴨研修室 \n2019年01月13日（日曜日）| 10時～17時 ディ ベロップターム--東京 Study-AI巣鴨研修室 \n2018年01月27日 （日曜日）| 10時～17時 ディベロップターム--東京 Study-A I巣鴨研修室 \n \n※ 復習（欠席）用として、講義動画 を講義後1週間以内に限定公開いたします。\n\n## \n無料 説明会日時\n\n2018年8/29（水） 13時～14時（巣鴨）\n\n2018 年9/04（火) 13時～14時（巣鴨）\n\n2018年9/08（土) 13時～14 時（巣鴨）\n\n2018年9/12（水) 19時～20時（巣鴨）\n\n2018年 9/16（日) 13時～14時（巣鴨）\n\n2018年9/19（水) 13時～14時 （巣鴨）\n\n2018年9/23（日) 13時～14時（巣鴨）\n\n2018年9/2 6（水) 13時～14時（巣鴨）\n\n※説明会会場：巣鴨第一ビ ル6F Study-AI巣鴨研修室（東京・巣鴨駅徒歩5分）\n\n※日 程が合わない場合やご希望の場合、個別カウンセリン グ（無料）も対応しております。特にプログラミング や数学の基礎力に不安がある方は個別カウンセリング にて学習計画を検討してから受講をお申込みください 。\n\n## 「現場で潰しが効くディープラーニング講座」 定員 \n\n各コース：先着20名\n\n★第一期定員100名満席 ★ 第二期は8月20日より受付開始 \n\n## 持ち物\n\nノート ＰＣを持参\n\n## 講座の対象者\n\n * 高校数学の知識が ある方\n * プログラミング実務経験がある方\n * 講座 以外での学習時間が各月３0時間以上を確保できる方 \n \n\n【プログラミングや数学の知識が不足する方へ】\n \n * 高校数学やプログラミングの知識が不足する方も 講義期間中に不足範囲をカバー頂ける場合はご参加頂 けます。追加で相応時間の自習時間の確保が必要です 。\n * 個人の状況により受講頂けるかを事前にご相談 の上ご検討頂きます。合同説明会でなく個別カウンセ リング（兼説明会）をお申込みください。\n\n## 備考\n\n * 備考\n\n * 開講前に、無料説明会を複数回開催予定 です\n * 最小遂行人数7名\n * 追加オプション（有料 ）\n * 講座以外の時間も、Slackにて担当講師、TAが疑 問点を随時フォローします\n * 復習（欠席）用とし て、講義動画を講義後1週間以内に限定公開いたします\ n\n## よくある質問\n\nQ. 全くの初心者です。\n\nAIは基礎 から学びますので大丈夫です。但し本講座は上級者向 けなのでプログラミングスキルと高校までの数学の知 識が必要です。もしも不安な場合は個別説明会にてヒ アリングや補講のご相談も受け付けております。\n\n \n \n \n\nQ. どのくらいの学習時間の確保が必要ですか？\n\ n個人差がありますが、特に予備知識がない場合は毎月3 0時間の予習復習時間を確保してください。\n\nQ. PCがな かったりWindows PCでも受講可能ですか？\n\nPCがない場合 はご相談ください。有料での貸し出しになります。Windo wsPC（通常のCPU）でも受講頂けます。\n\nQ. 講義の間が空 いていますが質問が可能ですか？\n\nオンラインで質問 が可能です。質疑内容は受講者全員に公開されますか ら、積極的にご質問を\n頂くと他の受講者の疑問点も解 消されます。質問は順番に回答されます（無料） \n \n \nQ. ほとんどの内容は把握しているのですが上級者割引 がありますか？\n\n既に現場で実装経験がある方は5万円 割引となります。お申込み時にポートフォリオや実績 など客観的に実力が 確認できる方が対象となります。\ n\nQ. 修了証が受け取れるかが心配です。\n\n講義にしっ かりと出席を頂ければ大丈夫です。そのうえで十分な 予習復習時間を確保頂ければ出席者全員に修了証を\n受 け取って頂きたいという方針で組み立てております。 ご安心ください。 \n勿論、「テスト」や「課題」の規 定の基準を満たす必要がありますが、万一不合格の場 合も講座終了後１カ月間は再テスト（２回まで）によ り修了証の発行が可能です。（再テストは別途2万円/回 ）\n\nQ. 対象者の範囲が広いので講義のレベルが実際は どの程度か心配です。 \n \n「現場の実作業に近いレベ ル」となります。講義時に高校数学の範囲やプログラ ミング実務経験者であれば問題に\nならないエラー解決 やPC操作についてのフォローは出来ません。また、数理 的な理解も体系的に学びますが現場での問題解決にあ まり使わない場合は知識レベルに留めております。\n\nh ttps://study-ai.connpass.com/event/100315/ LOCATION:大阪府大阪市北区芝田2-8-15 北梅田ビル2F (梅田駅 徒歩　5分) URL:https://study-ai.connpass.com/event/100315/ END:VEVENT END:VCALENDAR