Aidemy Premium
E資格対策講座シラバス

番号 コースID コース名 内容と到達目標 添削課題 目安難易度 目安時間(*) 目安週
1 7999 Aidemy Premium受講の手引き Aidemy Premiumの受講にあたって注意事項を確認いただきます。 0.05時間 1週目
2 3012 はじめてのPython 【内容】
Pythonにおける変数と型、条件分岐・繰り返し文について学習します。

【到達目標】
Pythonに用いられる基本文法(出力・型・繰り返し文等)が理解でき、自分自身でもコードを書ける。
1 4.0時間 1週目
3 3013 Python基礎 【内容】
Pythonにおける複数の値を持つ型、for文によるループ処理、関数、クラス、ライブラリについて学習します

【到達目標】
Pythonに用いられる文法(複数の値を持つ型、for文、関数、クラス)が理解でき、自分自身でもコードを書ける"
1 4.0時間 1週目
4 4002 ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算) 【内容】
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy(ナンパイ)」の基礎

【到達目標】
「NumPy」を用いた効率的な科学技術計算の習得
1 3.0時間 2週目
5 4040 ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化) 【内容】
matplotlibを用いたデータを可視化する方法

【到達目標】
折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフを作成の習得
1 4.0時間 2週目
6 2270 数学入門(微分積分) 【内容】
機械学習理論の基礎となる微積分を学習する

【到達目標】
主に線形代数学について、基本的な内容を理解できる
1 1.8時間 2週目
7 2400 数学入門(線形代数) 【内容】
機械学習理論の基礎となる線形代数を学習する

【到達目標】
主に線形代数学について、基本的な内容を理解できる
1 2.0時間 3週目
8 6509 確率論・情報理論 【内容】
機械学習理論の基礎となる数学を学習する

【到達目標】
主に確率・統計理論について、発展的な内容も含めて理解できる
1 3.0時間 3週目
9 2010 機械学習概論 【内容】
機械学習の基本や精度評価の方法について

【到達目標】
初歩的な機械学習のアルゴリズムの習得
1 1.5時間 3週目
10 5010 教師あり学習(回帰) 【内容】
正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法について

【到達目標】
数値予測などを行う「回帰」モデルの扱い方を習得
2 1.0時間 4週目
11 5020 教師あり学習(分類) 【内容】
正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法について

【到達目標】
画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの扱い方を習得
2 3.0時間 4週目
12 5030 教師なし学習 【内容】
正解ラベルが付いていないデータセットを使って機械学習モデルを作る手法

【到達目標】
クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法の習得
2 2.5時間 4週目
13 5090 ディープラーニング基礎 【内容】
深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムの詳細と実装について

【到達目標】
DNNを用いて手書き文字認識に挑戦
3 3.0時間 5週目
14 6522 順伝播型ネットワーク 【内容】
深層学習の理論面について解説

【到達目標】
深層学習の基本的な原理を理解できる
3 3.0時間 5週目
15 6523 生成モデル 【内容】
GAN・VAEなどの生成モデルについて、原理も含めて解説する

【到達目標】
生成モデルについて、原理と基本的な実装方法について理解できる
3 5.0時間 6週目
16 6524 深層モデルのための最適化 【内容】
深層学習モデルの最適化手法を解説する

【到達目標】
深層学習モデルの最適化を、理論面・実装面共に理解できる
2 4.0時間 6週目
17 6525 深層学習のための正則化 【内容】
DenseNet、MobileNetについて学ぶ

【到達目標】
CNNの応用例についての概要を理解できる
3 6.0時間 6週目
18 6521 理論から学ぶRNN(回帰結合型ネットワーク) 【内容】
RNNについて、基本的な事項を実装とともに解説し、応用例に触れる

【到達目標】
RNNについての概要を理解できる
3 3.0時間 6週目
19 6526 理論から学ぶ強化学習 【内容】
強化学習について、理論を学ぶ

【到達目標】
強化学習についての理論を理解できる
3 5.0時間 7週目
20 5100 CNNを用いた画像認識 【内容】
CNNの実装を概観

【到達目標】
CNNを用いて手書き文字認識や一般物体認識に挑戦し、精度向上のテクニックや転移学習の実装の習得
3 3.0時間 7週目
21 6560 理論から学ぶCNN 【内容】
JDLAのE資格試験において、アイデミーの基本的なCNNに関する講義で足りない部分を補強的に学習する

【到達目標】
CNNに対する、理論的な理解を深める
3 3.0時間 7週目
22 6530 深層学習の適用(画像認識) 【内容】
DenseNet、MobileNetについて学ぶ

【到達目標】
CNNの応用例についての概要を理解できる
3 1.0時間 8週目
23 6531 深層学習の適用(自然言語処理) 【内容】
Transformer、word embeddingについて学ぶ

【到達目標】
Transformer、word embeddingについての概要を理解できる
2 2.0時間 8週目
24 6532 深層学習の適用(pix2pix) 【内容】
スタイル変換の一種であるpix2pixについて学ぶ

【到達目標】
pix2pixについての概要を理解できる
3 1.0時間 8週目
25 6533 深層学習の適用(WaveNet) 【内容】
テキスト音声合成モデルの1つであるWavenetについて学ぶ

【到達目標】
Wavenetについての概要を理解できる
1 1.5時間 9週目
26 6534 深層学習の適用(音声認識) 【内容】
音声認識で必要な高速フーリエ変換、CTC、メル尺度の知識を学ぶ

【到達目標】
深層学習における音声認識の概要を理解できる
2 2.0時間 9週目
27 6535 深層学習の説明性 【内容】
深層学習に用いられるモデルの判断根拠の可視化や近似手法について学ぶ

【到達目標】
モデルの判断根拠の可視化、近似手法を理解できる
2 2.0時間 10週目
28 6540 分散処理 【内容】
深層学習に演算に用いられるGPU、深層学習の処理時間を短縮する手法を学ぶ

【到達目標】
並列処理についての概要を理解できる
2 1.0時間 10週目
29 6550 深層学習ライブラリ 【内容】
深層学習に用いられるライブラリを学ぶ

【到達目標】
深層学習に使われるライブラリの概要を理解できる
2 0.5時間 10週目
30 2070 モデル圧縮概論 【内容】
深層学習のモデルのサイズを小さくする手法、処理速度を上げる手法について学ぶ

【到達目標】
モデルの圧縮についての概要を理解できる
3 1.0時間 10週目
31 6580 グラフニューラルネットワーク 【内容】
グラフデータを扱うように開発されたニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワークについて学ぶ

【到達目標】
グラフニューラルネットワークの概要を理解できる
4 1.0時間 10週目
32 6571 メタ学習 【内容】
深層学習の学習手法の1つであるメタ学習や手法であるmamlについて学ぶ

【到達目標】
メタ学習の概要を理解できる
2 4.0時間 11週目
33 6570 距離学習 【内容】
深層学習の学習手法の1つである距離学習について学ぶ

【到達目標】
距離学習の概要を理解できる
2 4.0時間 11週目
34 3021 Docker実践 【内容】
開発で用いられるDockerについて学ぶ

【到達目標】
Dockerの概要を理解できる
3 1.5時間 11週目
35 6591 NumPy問題集 【内容】
深層学習に用いられるライブラリNumPyの実際の使い方を学ぶ

【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
4 5.0時間 11週目
36 6592 TensorFlow問題集 "【内容】
深層学習に用いられるライブラリTensorflowの実際の使い方を学ぶ

【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける"
4 10.0時間 11週目
37 6596 E資格修了試験 【内容】
これまでの学習内容の理解度を確認する総括テスト

【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
4 4.0時間 11週目
38 6597 E資格実技試験 【内容】
これまで学んだ知識を活かし、実際のビジネスの現場を想定した課題を解きます。

【到達目標】
ビジネス上の課題を発見し、課題に対して機械学習モデルを作成して解決できる。
4 5.0時間 12週目
39 6590 E資格問題集 E資格の問題集と任意課題へのリンクをまとめたコースになります。復習する際にお使いください。 1 5.0時間 12週目
40 6593 E資格直前対策 【内容】
E資格試験の対策問題を解く

【到達目標】
E資格試験の合格力を身につける
4 5.0時間 12週目

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