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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
お客様の声 (1)
段階的に進められる練習が豊富なトレーニングです。ワークショップのようでしたし、その点で非常に満足しています。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
コース - Intelligent Applications Fundamentals
機械翻訳