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JDLA G検定対策セミナー（2日コース）

講座コード
  • 会場：ZK003WR
  • オンライン：ZK003WL
対象者

・G検定合格を目指してる方
受講料 123,200円（税込）
開催場所 開催日程
会場開催　大阪
  • なし
オンライン開催
  • 2024/12/5・6

※   本講座はITスキルアカデミー（運営会社：株式会社クロノス）が主催する提携講座です。
※   講座の実施・運営に必要となる受講者様の個人情報を提携先企業に提供します。
※   講座の受講に関するご案内を提携先企業よりご連絡します。
※   集合研修の開催場所は大阪会場になります。

会場参加のお申し込み
オンライン参加のお申し込み

講座概要

本講座はITスキルアカデミー（運営会社：株式会社クロノス）が主催する提携講座です。

近年、クラウド環境の普及や、フレームワークやライブラリの充実などによりAI開発のハードルは低くなってきています。以前に比べて容易に機械学習やディープラーニングに取り組むことが可能となってきています。しかし、これらのツール群を使いこなせるだけではAI導入はうまくいきません。AIの特性や導入事例に知見を持ったジェネラリストが求められています。

 
そして誕生したのが日本ディープラーニング協会が実施するDeep Learning for GENERAL（Ｇ検定）です。
組織内の全員がＧ検定取得を必須している企業があるなど、Ｇ検定の存在意義は大きくなってきています。
本研修は、Ｇ検定に合格するために必要な知識、知見を身につけることを目的としています。
AIや機械学習、ディープラーニング、そしてこれらの応用に向けた知見を身につける必要がありますが、AI関連の用語と合わせて幅広い知識が求められるため、独学での学習を苦にする方が多く見られます。
そこで、本試験の形式を踏襲した200問近い演習問題を交え、テキストによるインプットだけではなく、アウトプットもしながら知識を深めていきます。テキストを読むだけでは理解できない部分は、G検定資格を保持する講師がしっかりと解説いたします。
 
※6時間×2日のコースです。

受講対象

【受講対象】
・G検定合格を目指してる方
 
【レベル感】
・初級

達成目標

・AIの歴史から人工知能の一般的な定義を理解する
・機械学習の具体的な手法を理解する
・従来の機械学習とディープラーニングの違いを理解する
・ディープラーニングの基礎から応用までを理解する
・産業への応用、法律、倫理等、ディープラーニング活用に向けた取組みを理解する

今後のオススメ講座

・マウスで学ぶAI実践セミナー

その他多数の講座をご用意しています。
講座マップをご確認いただき、今後の受講計画にお役立てください。

講座マップ(245KB)

アジェンダ

1．人口知能（AI）とは
2．人口知能をめぐる動向
3．人口知能分野の問題
4．機械学習の具体的手法
5．ディープラーニングの概要
6．ディープラーニングの手法
7．ディープラーニングの研究分野
8．ディープラーニングの応用に向けて

使用ツール

なし

詳細

本講座は、集合研修（大阪会場）とオンライン研修を同時に行うハイブリッド講座となります。

大阪会場：アクセスマップ
541-0056　大阪府大阪市中央区久太郎町3丁目3-9 ORIX久太郎町ビル4階
株式会社クロノス（ITスキルアカデミー） 大阪本社　セミナールーム

  • 大阪メトロ御堂筋線　本町駅　徒歩５分

 

オンライン参加をされる方は、Zoomをご用意ください。
推奨環境については、以下資料をご確認ください。

受講時の注意事項について

時間：10:00-17:00（受付開始 9:45～）

費用：1人　123,200円（税込）

支払：請求書払い（受講月末請求・翌月末お支払い）

※会場払いではありません。
※法人名がわかる形でお振込みをお願いいたします。
※振込手数料は受講者様負担となります。

定員：集合研修 20名　オンライン参加 20名（先着順）

お申し込み方法

下記よりお申し込みください。

会場参加のお申し込み
オンライン参加のお申し込み

※個社向けの企業研修、代理でのお申込み、一括でのお申込みについては、お問い合わせよりお問い合わせください。

問い合わせ先

お問い合わせよりお問い合わせください。

お願い・注意事項

  • プログラムの内容、担当講師、開催場所を変更させていただく場合がございます、ご了承ください。
  • お申込み後のキャンセルは、なるべくお早めにお願いします。
  • 弊社が、講座開催の報告等の掲載をHP等で行う際に特定の個人がフォーカスされないような形で撮影した写真を使用する場合がございますのでご了承ください。

キャンセルポリシー

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