受講形態：オンライン動画
定価：88,000円（税込：96,800円）
割引価格：72,000円（税込：79,200円）
(割引期限：1/26（日）)
受講期間：受付日～2025年2月28日
受講形態：オンライン動画
通常受付：88,000円（税込：96,800円）
受講期間：受付日～2025年8月31日
先行受付：70,000円（税込：77,000円）
(割引期限：1/31（金）)
受講期間：2025年3月1日～2025年8月31日
※学生証の提示で1万円割引！
※G検定合格証書で1万円割引！
※再受講、他認定プログラム修了証で定価から半額！ (半額割引は、他の割引と併用できません。)
受講形態：会場開催またはオンライン
受講料金：196,000円（税込 215,600円）/人
※企業様のご予定にあわせ、日程調整可
（最小実施人数：5名）
※10名以上で10名以降の受講料50%オフ！
E資格とは、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、JDLA（日本ディープラーニング協会）が認定する資格です。受験資格はJDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることです。JDLAでは、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を持つ人材を育成する講座を、JDLA認定プログラムとして認定推奨しています。認定プログラムの受講を修了すると、E資格の受験が可能になります。E資格試験の出題範囲は、応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境となっています。
「講義→コード演習・確認問題→次の講義→...」の流れで進め、全講義の学習後に修了課題と修了試験に取り組みます。
合格後に修了申請を行い、認定されるとE資格の受験が可能になります。（受験は任意です。）身につけた知識で合格を勝ち取りましょう！
まずは、講義を受講します。E資格の取得に必要な数学、機械学習、深層学習を学び、知識を身につけます。
講義修了後、Pythonを用いたコード演習や選択式の確認問題を行います。これにより、講義内容の理解を深め、知識を定着させます。
モデル開発の課題と知識を問う試験を行います。合格・修了申請後、認定されるとE資格が受験可能です。 ※課題・試験は、基準の精度・点数を超えると合格です。試験は何回でも実施できます。
全1,000ページ以上の詳細な講義資料を使い、AIの仕組みをわかりやすく解説し、E資格に出題される要点をお伝えします。
PyTorchと、TensorFlow両コース対応。ただし、PyTorchはライブ・オンラインともに対応してますが、TensorFlowコースは、ライブ講座のみです。
| 章立て | 大項目 | 中項目 | 小項目 |
|---|---|---|---|
| 第１章 | 数学的基礎 | 確率・統計 情報理論 | 確率モデルにおけるパラメータ推定、 情報理論 |
| 第２章 | 機械学習 | 機械学習の基礎 | パターン認識、機械学習の分類、機械学習の課題、検証集合、性能指標 |
| 第３章 | 深層学習の基礎 | 順伝播型ネットワーク 深層モデルのための最適化 深層モデルのための正則化 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 Transformer 汎化性能向上のためのテクニック | 深層学習の基礎、
多層パーセプトロン、
出力層と損失関数、
活性化関数 基本的なアルゴリズム、 誤差逆伝播法 適応的な学習率を持つアルゴリズム、 パラメータの初期化戦略 パラメータノルムペナルティー、 確率的削除 陰的正則化 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、 ゲート機構、 系列変換、 Transformer データ集合の拡張、 正規化 アンサンブル手法、 ハイパーパラメータの選択 PyTorch |
| 第４章 | 深層学習の応用 | 画像認識 物体検出 セマンティックセグメンテーション 自然言語処理 生成モデル 深層強化学習 様々な学習方法 深層学習の説明性 | ResNet, WideResNet、
Vision Transformer FasterR-CNN, MaskR-CNN、 YOLO, SSD FCOS、 FCN, U-Net WordEmbedding、 BERT、 GPT-n 識別モデルと生成モデル、 オートエンコーダ、 GAN 深層強化学習のモデル 転移学習、 半教師あり学習と自己教師あり学習 能動学習（Active Learning）、 距離学習（Metric Learning） メタ学習（Meta Learning）、 判断根拠の可視化 モデルの近似 |
| 第５章 | 開発・運用環境 | エッジコンピューティング 分散処理 アクセラレータ 環境構築 | モデルの軽量化、
並列分散処理 デバイスによる高速化、 コンテナ型仮想化（Docker） |
全55時間程度想定（講義動画 30時間 ＋ 演習 25時間（演習・確認テスト ＋ 修了試験 ＋ 修了課題））
各講義毎に特に重要な内容を15問にまとめた確認問題を配布しています。ここで取り上げた内容は特に重要です。最優先で覚えて頂くことで、短期間で効率的な学習を促進させます。
各講義のコード演習にてコード実装の知識を付けて頂きます。また、Titanicデータ、MNIST、仮想通貨の価格予測、Cifar10の画像分類のコード修了課題を実施頂きます。
E資格約4回分相当(全423問)の修了試験に取り組んで頂きます。重要な問題を取り揃えています。この修了試験を乗り越えれば、E資格合格は目前です。
当講座を受講頂いた方々の合格体験記を掲載しています。
文系かつ開発未経験の自分でも講義についていけるかどうかが一番の心配だったため、決め手となったのは「未経験者を全力サポート」という特徴が挙げられていたことでした。
文系大学生 - 2023#1
AIエンジニア育成講座 受講
![e資格 [2021#1]合格体験記](/wp-content/uploads/2023/10/pass-experience-e-exam-02.png "e資格 [2021#1]合格体験記")
丸暗記ではなく数式から導きだせるようになり、逆に数式も効果から逆算してある程度導きだすということもできるようになりました。
社会人 - 2021#1
AIエンジニア育成講座 受講
![e資格 [2021#2]合格体験記](/wp-content/uploads/2023/10/pass-experience-e-exam-03.png "e資格 [2021#2]合格体験記")
この手の資格試験を受けたのは約40年ぶりで不安でしたが、歳はとってもまだまだやれるんじゃないと達成感を感じています。
65歳 AI未経験 - 2021#2
AIエンジニア育成講座 / 数学・統計学講座 受講
事前講座として、オプションの数学基礎講座やPython基礎講座の受講後にE資格講座に進むことを推奨しています。オプション講座も生配信で、講師とコミュニケーションが取れますので苦手な点や理解できない点をすぐに解消できます。
どちらでも問題ございません。
演習環境はブラウザで利用できるGoogle Colaboratoryを推奨しています。
PyTorchと、TensorFlow両コース対応しています。
ただし、PyTorchはライブ・オンラインともに対応してますが、TensorFlowコースは、ライブ講座のみです。
受験認定の追加費用は発生しません。AIエンジニア育成講座の受講料の中に、E資格試験の受験認定の費用は含まれております。
※E資格の受験料は、各自JDLAにお振込み頂く形となります。
可能です。ご希望の場合は、ご連絡下さい。
講義は撮影しておりますので、その動画で復習することができます。
可能です。出席可能な日程からご参加ください。
過去の回は録画講義となりますがその動画を視聴することが可能です。
ライブ講義・オンライン講義問わず、弊社が提供しております教材（確認問題・修了課題・修了試験含む）の内容に関するご質問は可能です。
オンライン講義サイト内にあるご質問フォーム等をご利用の上、ご質問頂けます。頂きましたご質問は、数営業日以内のご返信となります。
※なお、講座以外のご質問（他社教材に関するご質問等）に関しては、対象外となります。ご了承お願い致します。