E資格対応！
AIエンジニア育成講座
24年8月向け講座（オンライン動画）
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：85,000円（税込：93,500円）
(割引期限：4/25（木）)
受講期間：受付日～2024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。)
24年8月向け講座（ライブ）
受講形態：ライブ
受講価格：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！
オンライン動画講義で
いつでも好きなタイミングで学習！
ログイン画面
お申込み後に、ご利用可能となります。専用サイトにログイン頂くことで、動画の閲覧が可能です。
講義動画一覧
全5回（25時間程度）の講義動画が閲覧できます。その他、演習課題、修了課題、修了試験の受講が可能です。
講義画面
いつでも、どこでも何度でも視聴可能です。倍速再生が可能ですので、効率的な学習が可能です。
E資格講座 受講の流れ
「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！
１．講義
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。
２．コード演習・確認問題
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。
３．修了課題・試験
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。
講義シラバス（2024#2～）
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。
※2024#2～対応の動画講義は3月より公開となります。
| 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） |
※講義動画 約25時間 ＋ 演習・確認テスト ＋ 修了試験 ＋ 修了課題
E資格合格に向けた効率的な学習ができる演習・課題
15問の各講義毎
重要用語の確認問題
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。
40本のコード演習教材と
4つのコード修了課題
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4回相当分の
演習問題
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。
入門・基礎講座
 | 概要 生成AIを知りたい方、ビジネスで活用したい方に概要や活用事例を短時間でお伝えします。詳細を確認 講座内容 生成AI概要、生成AIでビジネスはどう変わるのか、ChatGPT活用方法、生成AIの利活用 |
 | 概要 AI開発に必要なPyhtonプログラミング、及び関連ライブラリのNumpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 Python基礎、Numpy基礎、Pandas基礎、Matplotlib、Seaborn |
 | 概要 機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 数学基礎、線形代数、微分・積分、確率統計 |
 | 概要 G検定合格を目指してAIの歴史から概要、AIのアルゴリズム、法務をお伝えします。350問以上の問題演習が含まれています。詳細を確認 講座内容 人工知能とは、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要、ディープラーニングの手法、社会実装に向けて |
 | 概要 機械学習の概要、各手法の解説、精度指標やアンサンブル学習など機械学習がひと通り使いこなせるレベルを目指します。 詳細を確認 講座内容 機械学習の概要、機械学習の流れ、機械学習の手法、機械学習の評価検証、機械学習の精度改善 |
 | 概要 データサイエンスに必要な「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「エンジニアリング力」を養います。 データサイエンティスト検定合格を目指す内容となります。 詳細を確認 講座内容 ビジネス、データサイエンス、データエンジニアリング |
 | 概要 生成AI（特に大規模言語モデル(LLM)）をビジネスに活かすための知見・開発技術をお伝えします。 詳細を確認 講座内容 生成AI概要、大規模言語モデル（LLM）の技術、ChatGPT API、ChatGPTの周辺技術 |
合格体験記
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。
自分のように文系の学生であっても
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")
あいまいだった知識を概念から実装まできちんと押さえるよい機会に
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")
ひょっとしたら今回の合格最高齢者だったかもしれません。
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
![g検定 [2021#1]合格体験記](https://deepsquare.jp/wp-content/uploads/2022/08/general20222_regular-730x410.jpg "g検定 [2021#1]合格体験記")
![g検定 [2023#1]合格体験記](https://deepsquare.jp/wp-content/uploads/2022/12/g-exam-logo-730x410.jpg "g検定 [2023#1]合格体験記"){kind=logo}
よくあるご質問
講座全体について
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。
ライブ講義について
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。
オンライン動画講義について
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。
紹介割引キャンペーン実施中！
ライブ講義のAIエンジニア育成講座（E資格対応）は、
AIエンジニア育成講座の受講生からご紹介されてお申込み頂いた方、
受講生をご紹介頂いた方、双方に1名につき20,000円割引（還元）を実施しております。
キャンペーン期間中は、何度でも（何名でも）適応できる割引特典となりますので、ぜひご参考下さい。
※キャンペーンは事前連絡なく終了する場合が御座います。あらかじめご了承下さい。