ENGINEER

エンジニア系プログラム

人工知能の理論の基本から実際の事例など、ディープラーニングを活用したシステム開発や理論について学ぶ、エンジニア向けプログラム。

PROGRAM1

AIエンジニア基礎充実コース

巣籠 悠輔の講義動画が期間中見放題です。可能な限り視聴してください。受講対象は初めて機械学習・深層学習を学習する方。こらから機械学習・深層学習を活用したシステム開発に携わる方。ディープラーニングの要となるニューラルネットワークの理解を進めたい方です。
受講生は巣籠塾メルマガを無料で購読できます。

  1. STEP1巣籠 悠輔監修
    AIエンジニア基礎力診断

    いつでもどこでもスマホからでも10分で簡単に貴方のAIエンジニア基礎力を判定します。まずは貴方の理解度を認識しましょう。

  2. STEP2巣籠 悠輔の
    「ディープラーニング基礎講座」

    巣籠 悠輔が動画を通じて貴方に機械学習・深層学習の基礎を講義します。全編2時間12分となっています。本コースにお申し込みの方は3ヶ月間いつでも何度でも履修できます。

    <Eラーニング主要講座項目>
    1. 機械学習の基礎詳細を見る
      • 機械学習の種類
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 半教師あり学習
      • 強化学習
      • (機械学習の)問題の種類
      • 機械学習の流れ
      • 特徴抽出
      • 特徴空間
      • 機械学習のモデルは様々
    2. ニューラルネットワーク詳細を見る
      • ニューラルネットワークとは
      • 脳とニューロン
      • ニューロンの基本的なしくみ
      • 2クラス分類
      • (最も)単純な例
      • 考えるべきこと
      • ニューロンの発火式
      • モデルの一般化
      • ニューロンの発火式
      • ニューロンをベクトルで表記
      • 単純パーセプトロン
      • ステップ関数
      • アプリケーション上の問題
      • シグモイド関数
      • ロジスティック回帰
      • 活性化関数
      • ネットワークの学習
      • ニューラルネットワークの大前提
      • (ロジスティック回帰における)ニューロンの発火確率
      • 尤度関数
      • 交差エントロピー誤差関数
      • 勾配降下法
      • ロジスティック回帰における勾配降下法
      • ここまでのまとめ
      • 演習
      • TensorFlowについて
      • 実装の流れ
      • 1. 変数を定義
      • 2. 式を定義
      • 3. セッションを定義
      • 4. 式を評価
      • 演習(確認)
      • 多クラス分類
      • (再掲)ロジスティック回帰
      • 多クラスロジスティック回帰
      • ソフトマックス関数
      • (再掲)ニューラルネットワークの大前提
      • (多クラスロジスティック回帰における)ニューロンの発火確率
      • 尤度関数
      • 多クラス版の交差エントロピー誤差関数
      • (再掲)ロジスティック回帰における勾配降下法
      • バッチ学習、ミニバッチ学習、オンライン学習
      • 演習
      • ここまでのまとめ
      • 非線形分類
      • XORゲート
      • 回路とネットワーク
      • 多層パーセプトロン
      • 誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)
      • 演習
      • モデルの評価
      • データセット
      • 検証方法
      • 演習(確認)
    3. ディープニューラルネットワークに向けて詳細を見る
      • おわりに
    <受講対象>

    はじめてディープラーニングを学習する方。今後、ディープラーニングを活用したシステム開発に携わる方。ディープラーニングの要となるニューラルネットワークについて、理解を深めたい方。

    <到達目標>
    • 機械学習の概要を説明できる
    • ニューラルネットワークの理論を説明できる
    • Python、TensorFlowおよびKerasを用いて、ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)を実装できる
  3. STEP3巣籠 悠輔監修
    AIエンジニア基礎力診断

    コース期間(3ヶ月)内にもう一度AIエンジニア基礎力診断を受けることができます。貴方の基礎力充実度を確かめてみましょう。尚、コース期間中、日本デイープラーニング協会推薦図書のいずれかを読破すると効果は飛躍的に向上します。

PRICE 15,000円(税別)
※受講期間3ヶ月
※法人の方はこちらからお申し込みください。
PROGRAM2

ディープラーニング実践講座(集合研修)

巣籠 悠輔が講師を務める日本の最高峰AIエンジニア教育プログラムです。受講対象はAIエンジニアリングの基礎力を擁する方。ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)について、理論および実装について学習します。実装のプログラミング言語としてPython、ディープラーニング向けのライブラリであるTensorFlowおよびKerasを使用します。日本ディープラーニング協会(JDLA)のエンジニア検定を目指される方々にも適しています。

<受講対象>

ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)について、理論を踏まえた上で実装したい方。

<到達目標>
  • ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)の理論を説明できる
  • Python、TensorFlowおよびKerasを用いて、ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)を実装できる

講義時間は約7時間を予定。受講者数、場所などに応じてお見積もりさせていただいております。

PROGRAM3

巣籠塾AIエンジニア検定

本検定はAI分野における日本の最難関AIエンジニア検定試験です。そのA判定は日本ディープラーニング協会のE検定上位10%内に相当するよう設計されています。巣籠塾AIエンジニア基礎充実コース・ディープラーニング実践講座を受講された方の最終マイルストーンに適しています。また、日本ディープラーニング協会(JDLA)エンジニア検定の準備にも活用できます。既にJDLAのE検定を保有される方は、ご自身のレベルチェックが可能となります。

巣籠塾AIエンジニア検定とは?

AIエンジニアリングに必須な設問をバランスよく配置しています。
数学・機械学習・Python・生成モデル・強化学習・CNN・RNNについて高い理解力と思考力が求められます。既に日本デイープラーニング協会(JDLA)エンジニア検定に合格されたエンジニアの方々にもお勧めします。
形式:ウェブ形式 / 出題数:9問 / 制限時間:60分
※判定及び結果をレーダーチャートにて速やかにお知らせします。

PRICE 一般:33,000円(税別)/
学生:22,000円(税別)
※法人の方はこちらからお申し込みください。
PROGRAM4

巣籠塾AIエンジニア検定 A判定対策講座

AI分野における日本の最難関検定試験である巣籠塾検定のA判定を目指す対策講座です。巣籠塾AIエンジニア検定のA判定は日本ディープラーニング協会のE検定上位10%内に相当するよう設計されています。本講座はWeb形式による模擬試験と巣籠 悠輔による解答解説から構成されます。Web形式の模擬試験(60分)を受けていただき、試験結果を省みながら巣籠 悠輔が解答解説を行います。受講者はAI分野における各自の理解力を項目別にチェックでき、高度なAIエンジニアとしての人材力を高めることが可能となります。日本ディープラーニング協会のエンジニア検定対策にも充分な内容です。全編3時間を予定しています。

  1. STEP1Webから模擬試験を受けます。
  2. STEP2模擬試験判定結果と項目別正答率、正解をメールで受け取ります。
  3. STEP3STEP2で受け取った結果を見ながら、巣籠 悠輔による講義動画形式の解答解説を学習します。
  4. STEP4AI人材として理解力が不足しているポイントが明確になり、巣籠塾検定のA判定を目指して効率的な学習を継続します。

※現在サービス準備中です。ご興味のある方はこちらからお問い合わせください。

PROGRAM5

巣籠塾 AIエンジニアになるための数学講座(仮題)

世界で70万人不足しているAI人材。特にエンジニア系人材の不足は市場からのAI需要に対する供給能力を圧迫する主要因となっています。その為には一人でも多くのITエンジニアがAIエンジニアへスムースに遷移することが必定です。他方、多くのITエンジニアがキャリアップや所属する企業のミッションに応える為にAIエンジニアへ遷移を試みておりますが、実態は多くの課題が存在します。その課題の最たるものの一つとして考えれるのが、ITエンジニアの数学力です。本講座では、ITエンジニアの方々がスムースにAIエンジニアとしての扉を開けれるよう、AIの理解に必要な数学を懇切に巣籠自ら解説します。

※現在サービス準備中です。ご興味のある方はこちらからお問い合わせください。