Teaching & Academics

【出るところに特化】G検定に合格するための集中講義!人工知能(AI)について体系的に学ぶ(初心者向け)

What you’ll learn

  • 機械学習の基本的な手法
  • ニューラルネットワークと深層学習
  • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習
  • モデルの評価方法・軽量化方法
  • モデル学習の最適化と活性化関数
  • 人工知能と社会と法律について

Requirements

  • 特になし

Description

【本コースの特徴】 【出るところに特化】G検定に合格するための集中講義!人工知能(AI)について体系的に学ぶ(初心者向け)

本コースは「人工知能(AI)」の基本について解説した講座になっています。

人工知能分野の用語は専門的すぎて分かりにくいことが多いです。

実際、用語の意味を調べるために検索ても、結局意味が分からず、挫折してしまう人が多いのが現状です。

これは、G検定の用語でも同じです。出題範囲のキーワードを検索しても日本語ではヒットせず、

英語でキーワードを調べる必要があるものも存在します。

また、日本語の記事が出てきても、専門用語が多くて何を書いているのか分からないことが多いのです。

そこで本コースでは、出題範囲のキーワードについて、できるだけ網羅的に解説をしています。

これからG検定を受ける方や人工知能・ディープラーニングに興味がある方にとって最適な講座になると思いますので、ぜひ最後までご覧ください。

【本コースの内容】

  1. 人工知能とは
  2. 人工知能をめぐる動向
  3. 人工知能分野の問題
  4. 機械学習の具体的手法
  5. ディープラーニングの概要
  6. ディープラーニングの手法
  7. ディープラーニングの社会実装に向けて

【変更箇所】

2021/12/30:「分類モデルの評価」のスライドを修正いたしました

2022/09/29:ダウンロード資料を追加いたしました

Who this course is for:

  • G検定に興味がある方
  • 人工知能に興味がある方
  • ディープラーニングに興味がある方
  • 人工知能をビジネスで活用したい方

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