G検定講座
G検定に合格できるように、AIの基礎からG検定の範囲を網羅した講座構成になっています。
講義だけでなく、G検定同等の難易度の試験対策問題を350問以上用意しています。
講義時間
8 時間
受講期間
受講開始から 6 ヶ月間
価格
オンライン 14,800 円（税込 16,280円）
ライブ 29,600 円（税込 32,780円）
講義内容
前提知識
特になし。
備考
G検定の本番相当難易度の350問以上の問題演習が含まれています。
E資格とのセット受講で10,000円引きで受講可能です。
| テーマ | 内容 | 目標 |
|---|---|---|
| 人工知能とは | 人工知能の定義 人工知能研究の歴史 | 人工知能に関する大まかな知識と人工知能に関する現代までの歴史を理解する。 |
| 人工知能をめぐる動向 | 探索・推論 知識表現 機械学習・深層学習 | 現代の人工知能が確立されるまでにどのような手法が確立されたのか、その動向を体系的に理解する。 |
| 人工知能分野の問題 | 人工知能分野の問題 | 人工知能の世界で議論されている問題を紹介し、人工知能の実現に向けた課題と現在の人工知能がどのようなことができるようになったのかを理解する。 |
| 機械学習の具体的手法 | 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 モデルの評価 | 機械学習についてどのような手法があるかを紹介し、機械学習で扱う問題の種類、各問題に対する代表的な手法について理解する。 |
| ディープラーニングの概要 | ニューラルネットワークとディープラーニング ディープラーニングのアプローチ ディープラーニングを実現するには 活性化関数 学習の最適化 更なるテクニック | ディープラーニングを理解するうえで押さえておくべき事柄を紹介し、関係する計算アルゴリズムと精度改善のための更なるテクニックを理解する。 |
| ディープラーニングの手法 | 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 深層生成モデル、画像認識分野 音声処理と自然言語処理分野 深層強化学習分野 モデルの解釈性とその対応 モデルの軽量化 | 画像認識分野、音声、自然言語処理分野におけるディープラーニングの各モデルの概要と特徴、及び深層強化学習の基本的な手法とその応用技術を理解する。 |
| 社会実装に向けて | AIと社会 AIプロジェクトの進め方 データの収集 データの加工・分析・学習 実装・運用・評価 クライシス・マネジメント | ディープラーニングの社会実装に向けて取り上げておくべき事柄を紹介し、AIプロジェクトを進行する中で必要な要素を知識を理解する。 |