日本の深層学習トレーニング

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。

本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
• TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
• 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
• モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
• TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータサイエンティストと開発者が Google Colab 環境を使用して深層学習技術を理解し、適用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習プロジェクトのために Google Colab をセットアップし、操作する。
• ニューラルネットワークの基本を理解する。
• TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する。
• 深層学習モデルを訓練し、評価する。
• 深層学習のために TensorFlow の高度な機能を利用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、NLUに向けた最先端の深層学習技術に特化したい上級レベルの専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができることを目指します：

• NLUとNLPモデルの主な違いを理解する。
• NLUタスクに高度な深層学習技術を適用する。
• トランスフォーマーやアテンションメカニズムなどの深層アーキテクチャを探索する。
• NLUの未来動向を活用して高度なAIシステムを構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、最新のXAI技術について探求し、解釈可能なAIシステムを構築することに焦点を当てた上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習における説明可能性の課題を理解する。
• ニューラルネットワークに対する高度なXAI技術を実装する。
• 深層学習モデルが下す決定を解釈する。
• 性能と透明性のトレードオフを評価する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級から上級レベルのデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、深層学習研究者、およびコンピュータビジョン専門家を対象としています。これらの専門家は、テキストから画像生成のための深層学習に関する知識とスキルを拡張したいと考えています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• テキストから画像生成の高度な深層学習アーキテクチャと技術を理解します。
• 高品質な画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。
• 大規模データセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。
• ハイパーパラメータを調整して、より良いモデル性能と汎化能力を達成します。
• 安定拡散を他の深層学習フレームワークやツールと統合します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルの専門家がAI技術を活用して新薬探索と開発プロセスを革新したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 新薬探索と開発におけるAIの役割を理解する。
• 分子特性や相互作用を予測するために機械学習技術を適用する。
• 仮想スクリーニングとリード最適化のために深層学習モデルを使用する。
• 臨床試験プロセスにAI駆動のアプローチを統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたは現地対面）にて実施され、AlphaFoldの仕組みを理解し、そのモデルを実験的研究のガイドとして活用したい生物学者を対象としています。

トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• AlphaFoldの基本原理を理解する。
• AlphaFoldの動作仕組みを学ぶ。
• AlphaFoldの予測結果とデータを解釈する方法を学ぶ。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模言語モデルを使用してさまざまな自然言語タスクを行う初級から中級レベルの開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• 人気のある LLM を含む開発環境をセットアップする。
• カスタムデータセットで微調整された基本的な LLM を作成する。
• 要約作成、質問応答、テキスト生成など、さまざまな自然言語タスクに LLMs を使用する。
• TensorBoard、PyTorch Lightning、Hugging Face Datasets などのツールを使用して LLMs をデバッグおよび評価する。

本オンラインまたは現地開催のインストラクター指導によるライブトレーニングは、Stable Diffusionを活用して多様なユースケース向けに高品質な画像を生成したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびコンピュータビジョン研究者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Stable Diffusionの原理と画像生成における動作を理解する。
• 画像生成タスク向けにStable Diffusionモデルを構築および訓練する。
• Stable Diffusionをインペインティング、アウトペインティング、画像間変換などのさまざまな画像生成シナリオに適用する。
• Stable Diffusionモデルのパフォーマンスと安定性を最適化する。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して最も関連性が高く、最先端の機械学習技術を学びます。画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うデモアプリケーションを構築します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:

• 複雑な問題解決に機械学習アルゴリズムと技術を実装する。
• 画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うアプリケーションに深層学習と半教師あり学習を適用する。
• Pythonアルゴリズムの最大限の性能を引き出す。
• NumPyやTheanoなどのライブラリやパッケージを使用する。

「Python で作る AI 入門」は、Python を用いてゼロから機械学習ソリューションを構築するための基礎的な技術を、プログラマーやデータアナリストに提供する講座です。教師あり学習における分類と回帰、教師なし学習におけるクラスタリングと異常検知の核心的な原則、そして高度なニューラルネットワークアーキテクチャをカバーします。scikit-learn、Apache Spark MLlib、Jupyter ノートブックを活用した実用的な AI 開発手法を検証します。本講座では、実用的な ML モデルの構築、アルゴリズムの限界の評価、そして現実世界の問題解決に向けた適用プロジェクトの完成をサポートします。

ディープ強化学習（DRL）は、強化学習の原理と深層学習のアーキテクチャを組み合わせて、エージェントが環境との相互作用を通じて意思決定を行うことを可能にします。これは、自動運転車両、ロボティクス制御、アルゴリズミック取引、および適応的な推薦システムなどの多くの現代のAI進歩を支えています。DRLは、試行錯誤による報酬ベースの学習を使用して、人工エージェントが戦略を学び、方策を最適化し、自律的に意思決定を行うことを可能にします。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者とデータサイエンティスト向けです。彼らがディープ強化学習技術を学び、複雑な環境で自律的な意思決定を行うスマートエージェントを構築することを目指しています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようにします：

• 強化学習の理論的基盤と数学的原理を理解する。
• Q-Learning、Policy Gradients、Actor-Critic方法などの主要なRLアルゴリズムを実装する。
• TensorFlowまたはPyTorchを使用してディープ強化学習エージェントを構築し、学習させる。
• ゲーム、ロボティクス、意思決定の最適化など、DRLを実際の応用に適用する。
• 現代的なツールを使用して、学習性能のトラブルシューティング、可視化、および最適化を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とガイダンス付きディスカッション。
• 実践的な演習と実装。
• ライブコーディングデモンストレーションとプロジェクトベースの応用。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版（TensorFlowではなくPyTorchを使用するなど）をご希望の場合は、ご連絡ください。

人工知能の基礎を探求することで、インテリジェントなテクノロジーがエンタープライズ全体のデジタル戦略、自動化、意思決定をどのように変革するかを理解します。AIの歴史、問題解決フレームワーク、知識表現、不確実性下での推論、機械学習の考え方に加え、コミュニケーション、知覚、自律的な行動など、主要な概念を網羅的に解説します。本講座では、経営者やアーキテクトがAI主導の変革機会を評価し、新たな技術動向を把握し、実用的なインテリジェントソリューションを導入してビジネスの俊敏性を加速させるための指針を提供します。

このコースでは、自動車業界におけるAI（特に機械学習と深層学習）について解説します。さまざまな状況下で車両内で使用できる技術を特定し、単純な自動化から画像認識、自律的な意思決定まで幅広く扱います。

人工ニューラルネットワークは、人工知能（AI）システムの開発に使用される計算データモデルであり、"知的"なタスクを実行できるように設計されています。ニューラルネットワークは機械学習（ML）アプリケーションで一般的に使用され、機械学習自体がAIの一形態です。深層学習は機械学習のサブセットです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティストがTensorFlowを用いて潜在的な不正データを分析することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• PythonとTensorFlowを使用して不正検知モデルを作成します。
• 線形回帰および線形回帰モデルを構築し、不正を予測します。
• 不正データの分析に向けたエンドツーエンドのAIアプリケーションを開発します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は画像認識のために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を設計、構築、可視化するためのMatlabの使用方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習モデルの構築
• データラベリングの自動化
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasからのモデルとの連携
• 複数のGPU、クラウド、またはクラスターを使用したデータ学習

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

コースの形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオン練習を組み合わせたもの

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者やデータサイエンティストを対象としており、TensorFlow 2.xを使用して予測モデル、分類器、生成モデル、ニューラルネットワークなどを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlow 2.xをインストールおよび設定する。
• TensorFlow 2.xが以前のバージョンと比べて持つ利点を理解する。
• 深層学習モデルを構築する。
• 高度な画像分類器を実装する。
• 深層学習モデルをクラウド、モバイルデバイス、IoTデバイスに展開する。

このコースでは、ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズム全般、深層学習（アルゴリズムとアプリケーション）についての概念的な知識を提供します。

このトレーニングの第1部（40%）は基礎に重点を置きますが、TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Kerasなどの適切な技術を選択するのに役立ちます。

第2部（20%）では、深層学習モデルの作成を容易にするPythonライブラリであるTheanoについて紹介します。

第3部（40%）はGoogleのオープンソースソフトウェアライブラリであるTensorFlowのAPIに重点を置きます。例や実習はすべてTensorFlowを使用して行われます。

対象者

このコースは、Deep LearningプロジェクトでTensorFlowを使用することを目指すエンジニア向けです。

コース終了後、受講者は以下のことをできるようになります：

• 深層ニューラルネットワーク（DNN）、CNN、RNNについての深い理解
• TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、生産環境、アーキテクチャタスク、設定を実行できる
• コード品質の評価、デバッグ、監視が行える
• モデルの訓練、グラフの構築、ログ記録などの高度な生産タスクを実装できる