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概要：

本講座は日本ディープラーニング協会(JDLA)の Deep Learning 検定試験(G 検定)の合格を目指す対策講座です。
G 検定出題領域のうち、独学での理解が難しい「機械学習」「ディープラーニング」の技術体系の解説にフォーカスしています。 ディープラーニングは機械学習の手法の一つであるため、まず、機械学習について理解したうえで、ディープラーニングの概要お よび様々な手法について学んでいきます。

対象：
・G 検定の合格を目指す方
・ディープラーニングを活用したプロダクトやサービスを企画・推進したい方
・AI の仕組みや、AI でできること、できないことを正しく理解したい方

前提知識：

・特に必要ありません
(「G 検定公式テキスト」の併読をお勧めします )

目標：

・挫折しがちな G 検定の技術領域を体系的に理解する。
・AI について正しく理解し、技術的な仕組みを周りに人に説明できるようになる。

学習内容：

●機械学習の具体的手法
・機械学習とは
・機械学習のワークフロー
・教師あり学習
・教師なし学習
・データの扱い
・評価指標

●ディープラーニングの概要
・ニューラルネットワークとディープラーニン グ
・ディープラーニングのアプローチ
・ディープラーニングを実現するには
●ディープラーニングの手法
・活性化関数
・学習率の最適化
・さらなるテクニック
・CNN:畳み込みニューラルネットワーク
・RNN:リカレントニューラルネットワーク
・深層強化学習
・深層生成モデル

学習予定時間：
6時間