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コース概要

高度なニューラルネットワーク技術

  • ディープラーニングアーキテクチャーの基礎
  • 畳み込み型および再帰型ニューラルネットワークの活用法
  • 生成モデルの仕組みと教師なし学習への適用

大規模機械学習の実践的手法

  • ビッグデータ解析技術の解説
  • ML処理向け分散型コンピューティングの導入方法
  • 最適化処理を高度化する先進的技法

強化学習と意思決定プロセスの構築

  • マルコフ決定過程の概念理解
  • ポリシー勾配法の適用手法
  • 複数エージェント間システムとゲーム理論の活用

高度な自然言語処理技術

  • 最新NLP技法の実践応用方法
  • 感情分析やテキスト分類の仕組み
  • 言語モデル構築とTransformerアルゴリズム活用

コンピュータビジョン技術と知覚機能

  • 画像認識システムや物体検出技術の運用法
  • 動画解析手法およびアクション認識技術
  • 3次元モデル再構成および拡張現実応用方法

AI技術と倫理的側面への取り組み方

  • AIシステムにおけるバイアス排除手法
  • 適切なAIガバナンス体制の構築指針
  • 今後の社会全般に与える影響予測法

実践プロジェクト演習

  • 先進的機械学習モデルの開発実習
  • 大規模データセット解析の実際
  • グループ単位での共同研究活動

総括および今後の学習指針説明

要求

  • 基本的なAIおよび機械学習概念の確かな理解が必要です
  • Python操作能力とデータサイエンス用ツールキットへの精通が求められます
  • AI入門コース修了歴または同等の実務経験があることが条件となります

対象者層

  • データサイエンティスト
  • エンジニア
  • AI専門家
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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