e:E資格対策講座

特別受講料:327,800円

一般受講料:327,800円

講座コード:G41

受講期間:3ヶ月

難易度:上級レベル

こんなコースです

機械学習を実装できることを証明する資格の取得を目指す

  • ビジネスのデジタル変革の上流から下流までの過程を俯瞰し計画する力と、その各過程における技術的課題を基本的知識に基づいて解決する力を修得する発展的な講座です。DXの一部であるAIを用いた事業戦略を立案するための、データサイエンスや機械
    学習に関する「実践的知識とスキル」を習得することを目的とした講座です。
  • 修了条件を満たすことで、E資格試験の受験資格が付与されます。

ねらいと特色

  • 機械学習プロジェクトのタスクを一通り理解し、簡単なモデルを一人で作れるようになります。
  • どの業務のどのプロセスにどういう機械学習を当てはめれば効果が出るかを確かめられるようになります。
  • 現役エンジニアのチャットサポートや面談など、チューターによる手厚いサポートが受けられます。
  • 合格保証付き:
    合格保証とは、一定の条件を満たした方に、受講開始した日以降に実施される2回目のE資格試験まで継続してサポートすることをお約束するAidemy Premium独自の制度です。

※E資格(エンジニア資格)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資格です。ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定します。

教材構成

Eラーニング

修了条件

  1. 添削課題の全てのご提出
  2. カリキュラム進捗率 100%
  3. 実技テストにて70%以上(35点以上)正解すること。
  4. 修了テストにて60%以上(64問以上)正解すること。

推奨動作環境

OS:Windows/macOS
ブラウザ:Google Chrome/Microsotf Edge/Safari の各最新版

※この講座はアイデミーとの提携講座です。

  1. 申込
  2. 【企業申込】
    eラーニング[提携]アイデミー専用受講申込書(Excelファイル:file7_aid)を
     ダウンロードいただき、各[受講手続書]シート・[受講申込書]シートそれぞれ必須事項を
     ご入力の上、メール添付または印刷の上FAX・郵送にてお申込みください。
    ※「利用規約」は必ずご一読ください。

    【個人申込】
     [カゴに入れる]ボタンより必須事項をご入力の上、お申込みください。
    ※お支払い方法は、「クレジットカード決済」のみとなります。
    ※「個人受講申込書」でのお申込みは承っておりません。

  3. 開講設定
  4. 開講月の前月末日にURLとパスワードをメール送信します

  5. 学習開始
  6. ログイン

  7. 修了条件
    • 添削課題の全てのご提出
    • カリキュラム進捗100%
    • 実技テストにて70%以上(35点以上)正解すること。
    • 修了テストにて60%以上(64問以上)正解すること。
  8. 修了
  9. 修了証は、受講者が修了をアイデミーに通知することでアイデミー側が発行し、PDFにてお渡しする形となります。
    ※<企業申込の場合>修了証のメール送信の際に、教育ご担当者様宛にも通知いたします。

主な項目(カリキュラム)

No. 主 な 項 目
  1. はじめてのPython
  2. Python基礎
  3. ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算)
  4. ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化)
  5. 数学入門(微分積分)
  6. 数学入門(線形代数)
  7. 確率論・情報理論
  8. 機械学習概論
  9. 教師あり学習(回帰)
  10. 教師あり学習(分類)
  11. 教師なし学習
  12. ディープラーニング基礎
  13. 順伝播型ネットワーク
  14. 生成モデル
  15. 深層モデルのための最適化
  16. 深層学習のための正則化
  17. 理論から学ぶRNN(回帰結合型ネットワーク)
  18. 理論から学ぶ強化学習
  19. CNNを用いた画像認識
  20. 理論から学ぶCNN
  21. 深層学習の適用(画像認識)
  22. 深層学習の適用(自然言語処理)v
  23. 深層学習の適用(pixpix)
  24. 深層学習の適用(WaveNet)
  25. 深層学習の適用(音声認識)
  26. 深層学習の説明性
  27. 分散処理
  28. 深層学習ライブラリ
  29. モデル圧縮概論
  30. グラフニューラルネットワーク
  31. メタ学習
  32. 距離学習
  33. Docker実践
  34. NumPy問題集
  35. TensorFlow問題集
  36. E資格修了試験
  37. E資格実技試験