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最短でE資格の合格を目指す E資格対策ディープラーニング短期集中講座

  • 会場受講
  • ウェビナー
  • eラーニング
  • #E資格
  • #AI
  • #資格
  • #Python
  • 【受講形態】会場受講、ライブウェビナー、e-ラーニング
  • 【日程】4日間
このコースは4日間を通して最短でE資格に合格するために必要な知識とスキルを身につけることができるハンズオンのセミナーです。 受講形態は、会場受講とライブウェビナー、eラーニングを用意しており、ご希望の受講スタイルにあわせて選択いただけます。 全くの初学者からステップバイステップでスムーズに学習いただけます。

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キャンペーン割引実施中! 1/31まで

E資格対策ディープラーニング短期集中講座 4日間
料金 206,800円 138,600円 (税込)

東京都千代田区内神田3-18-2 アドミラル神田ビル3・4階 [GoogleMAPで見る]

2026/1/11日(日)・18日(日)・25日(日)・2/1日(日)(10:00~17:30) 満席

開催日程の公開までしばらくお待ちください

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E資格対策ディープラーニング短期集中講座 4日間
料金 206,800円 138,600円 (税込)

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E資格対策ディープラーニング短期集中講座 4日間
料金 184,800円 54,780円 (税込)
お申し込み後1年間いつでも視聴可能(会場受講と同等内容の動画)

講座のカリキュラム詳細

E資格基礎講座

E資格基礎講座の到達目標

  • E資格合格に必要な基本的な数式を理解できるようになる。
  • 講座の内容を理解できるようAIの仕組みを理解し機械学習アルゴリズムを扱えるようになる。
  • プログラミング言語Pythonで簡単なAIを実装できるようになる。
E資格合格に必要な数学の基礎知識と応用数学(2.5時間)
AIの仕組みと機械学習アルゴリズムの使い方(3時間)
PythonのAIプログラミング基礎(3時間)
AIの活用事例
1日目

E資格対策講座1日目の到達目標

  • E資格合格に必要な機械学習アルゴリズムの仕組みを数式から理解できるようになる。
  • 学習したモデルの性能評価および学習データの処理ができるようになる。
機械学習アルゴリズム → ロジスティック回帰・SVM・k近傍法・ニューラルネットワークなどのE資格出題範囲の機械学習アルゴリズム
各機械学習アルゴリズムの数式
学習手法・性能評価・学習データの前処理
最尤推定
2日目

E資格対策講座2日目の到達目標

  • E資格合格に必要なニューラルネットワークの仕組みを数式から理解できるようになる。
  • ニューラルネットワークを実装できるようになる。
ニューラルネットワーク
最尤推定による条件付き分布の学習
隠れユニット・出力ユニットの活性化関数
計算グラフ・微積分の連鎖律・誤差逆伝播法
バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム
ニュートラルネットワーク
3日目

E資格対策講座3日目の到達目標

  • E資格合格に必要な画像認識のアーキテクチャを数式から理解できるようになる。
  • 画像認識アーキテクチャを実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。
畳み込みニューラルネットワーク
画像認識・画像検知・セマンティックセグメンテーション・画像生成
AlexNet・VGG・GoogLeNet・ResNet・MobileNet・DenseNet
R-CNN・SPP-net・Fast R-CNN・Faster R-CNN・YOLO・SSD
FCN・SegNet・U-net
オートエンコーダ・VAE・DCGAN・CycleGAN・pix2pix
AI画像処理
4日目

E資格対策講座4日目の到達目標

  • E資格合格に必要なRNN、強化学習、自然言語処理を数式から理解できるようになる。
  • RNN、強化学習、自然言語処理を実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。
  • E資格合格に必要な最新のAI技術を理解できるようになる。
回帰結合型のニューラルネットワーク
双方向RNN
深層回帰結合型ネットワーク・再帰型ニューラルネットワーク
LSTM・GRU・Attention・Transformer・WaveNet
強化学習・Q学習・DQN・DDQN・Dueling DQN
自然言語処理
モデル並列・データ並列・GPU
回帰結合型のニューラルネットワーク

試験直前フォローアップ講座 + 試験問題対策(料金:52,800円

無料キャンペーン実施中!期間中に申し込みいただいた方は無料でご受講いただけます。

試験直前フォローアップ講座

  • 過去の出題傾向をもとに作成された問題演習に取り組み合格レベルに到達する。
  • 最新のAIトレンドを分析して作成された予想問題に取り組み新領域の問題に対応できるようになる。
  • 試験問題対策の正答率70%以上を目指す。
E資格の問題全範囲の総復習
実践形式に則した試験問題対策 全119問の実施と解説 → 過去の出題傾向をもとに作成された問題演習の実施と解説 → 最新のAIトレンドを分析して作成された予想問題の実施と解説
問題
特典

安心の返金保証制度

AI初学者で講座についていけないと感じられた方向けに返金制度を設けております。
AI研究所は、セミナーを受講することによりAIに関する技術や知識が向上することを保証しています。万が一セミナー内容にご納得いただけなかった場合はご相談ください。

受講概要

対象者
    • キャリアアップしたい
    • 資格を取得したい
    • プロのスキルを身につけたい
    • 転職に役立つ
    • AIを学びたい
    • AIを開発したい
    • PoCを推進したい
    • AIの研究を進めたい
    • DXプロジェクトを推進したい
受講スタイル

3つの受講形式よりお選び頂けます

開催日程

キャンペーン割引実施中! 1/31まで

E資格対策ディープラーニング短期集中講座 4日間
料金 206,800円 138,600円 (税込)

東京会場

2026/1/11日(日)・18日(日)・25日(日)・2/1日(日)(10:00~17:30) 満席

会場住所:東京都千代田区内神田3-18-2 アドミラル神田ビル3・4階 [GoogleMAPで見る]

  • 銀座線・山手線・京浜東北線・中央線「神田駅」徒歩1分
  • 丸ノ内線・東西線・千代田線・半蔵門線・都営地下鉄三田線「大手町駅」徒歩9分
  • 都営新宿線「小川町駅」徒歩7分
  • 丸ノ内線「淡路町駅」徒歩5分
  • 総武線・横須賀線「新日本橋駅」徒歩11分
  • 「東京駅」電車・徒歩5分

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お申し込み後1年間いつでも視聴可能(会場受講と同等内容の動画)

会場・設備のご紹介

ProSkillの会場受講では、受講に必要な設備を会場に取り揃えているため、手ぶらで受講が可能です!

設備

  • PC
  • ソフトウェアライセンス
  • マウス
  • タブレット

受講に際しての備考


持ち物

会場受講

特になし(筆記用具程度)

※当日使用するパソコンは全て貸し出しいたします。

ライブウェビナー/eラーニング

インターネット環境とパソコン


最少開催人数

4名

※eラーニングを除き、開催の5日前までに最小開催人数に満たない場合は、日程を変更させていただくことがございます。


キャンセルについて

会場受講・ライブウェビナーのキャンセル料

3日前までのキャンセル:なし

前日までのキャンセル:料金の50%

当日キャンセル:料金の100%

※体調不良などやむを得ない事情の場合は、事前にご連絡いただけましたら別日程への振替対応が可能です。

eラーニングのキャンセル料

視聴開始前かつ申込日から3日以内までのキャンセル:なし

視聴開始後のキャンセル:料金の100%

講師紹介

<特別技術顧問> 慶應義塾大学理工学部 教授/電気通信大学人工知能先端研究センター 特任教授 栗原 聡 教授

慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。博士(工学)。NTT基礎研究所、大阪大学大学院情報科学研究科、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現職。電気通信大学に国立大学では初となる人工知能先端研究センター(初代センター長)を設立。人工知能学会理事・編集長などを歴任。人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事。著書「AI兵器と未来社会 キラーロボットの正体」(朝日新書)。翻訳「群知能とデータマイニング」(東京電機大学出版)。編集「人工知能学事典」(共立出版)等多数。

講座のお申し込み

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料金 206,800円 138,600円 (税込)

東京会場

2026/1/11日(日)・18日(日)・25日(日)・2/1日(日)(10:00~17:30) 満席

会場住所:東京都千代田区内神田3-18-2 アドミラル神田ビル3・4階 [GoogleMAPで見る]

  • 銀座線・山手線・京浜東北線・中央線「神田駅」徒歩1分
  • 丸ノ内線・東西線・千代田線・半蔵門線・都営地下鉄三田線「大手町駅」徒歩9分
  • 都営新宿線「小川町駅」徒歩7分
  • 丸ノ内線「淡路町駅」徒歩5分
  • 総武線・横須賀線「新日本橋駅」徒歩11分
  • 「東京駅」電車・徒歩5分

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ProSkillは多くの方々に好評価をいただいています。

ProSkill受講者満足度90%以上 ※受講後のアンケートをもとに算出した数値

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