概要

ディープラーニングG検定試験の対策講座です。初学者に難しいと言われているディープラーニングの技術的な点を分かり易く、丁寧に解説します。
最新のAI事例や法改正などの最新動向や、過去問題を通じて効率的な解法を学びます。

目的

  • ディープラーニングG検定試験に必要な知識を得る
  • ディープラーニングG検定試験の効果的な解法を知る

対象者

ディープラーニングG検定試験に合格を目指す方

基本日数

1日（カスタマイズ可能）

研修内容詳細

1. ディープラーニング概要
　1.1 AIの歴史
　1.1 ニューラルネットワーク

2.機械学習
　2.1 教師あり機械学習
　2.2 教師なし機械学習
　2.3 強化学習
　2.4 訓練データとテストデータ
　2.5 ホールドアウト法
　2.6 交差検証法

3. ディープラーニングとは
　3.1. パーセプトロンの仕組み
　3.2 活性化関数　
　3.3.勾配降下法
　3.4.分類問題と回帰問題
　3.5.勾配消失問題
　3.6.ハイパーパメータチューニング

4. ディープニューラルネットワーク
　4.1 畳込みニューラルネットワーク
　4.2 リカレントニューラルネットワーク
　4.3 LSTM

5. AI最新動向
　5.1 事例紹介
　5.2 最新の法規制等