概要

【学習プログラムのおすすめポイント】

Point1 驚くほどわかりやすい解説
G検定に出題されやすい概念を中心に、親切丁寧に、まるで読者に語りがけるような口調で解説しています。アンサンブル学習、機械翻訳、強化学習などの難解技術をこの講座でやっと理解できます！

Point2 講座 + 書籍でG検定に合格するための全入りのパッケージ!
完璧な解説とともに、厳選した良質な章末問題と模擬試験で、試験対策バッチリこなせます。

Point3 オリジナル演習問題は妥協しない質と量を誇ります!
書籍の各章の終わりには厳選した良質な問題が多数、巻末には難易度が本番試験同様な模擬試験(200問)もあり、試験の「リハーサル」を行うことで本番試験でのパフォーマンスの向上につながります。

Point4 手厚いサポートを試験前日まで受けられる
内容に関する質問や学習法の相談が申込直後から試験前日まで可能です。オンライン（Slack）で担当講師が丁寧にサポートいたします。

+α G検定に合格後も長く使える知識!
講座や書籍では、G検定に出題される各概念を実務の現場の事例を使って説明しています。G検定に合格すると同時に人工知能（AI）・機械学習（ML）の魅力を実感でき、試験以上の学びのモチベーションが得られます。

お申込み方法

オンライン講義

オンライン講義の内容

イントロダクション

・G検定の概要
・本講座の仕組みの説明
・試験直前の攻略法

Part1 人工知能(AI)をめぐる歴史と技術の動向

要点整理
・AIの定義と歴史
・機械学習、ディープラーニングの重要概念
・技術の動向（探索・推論、知識表現、エキスパートシステムなど）
・AI分野が抱える問題
（トイ・プロブレム、フレーム問題、身体性、フレーム問題、シンギュラリティ など）

Part1の演習＋解説、質問コーナー

Part2 機械学習

要点整理
・機械学習の基礎概念
・代表的な手法と応用例
・学習済みモデルの精度評価

Part2の演習 + 解説、質問コーナー

Part3 ディープラーニングの重要概念

要点整理
・ニューラルネットワークの仕組みと学習法（活性化関数、学習率　など）
・ニューラルネットワークにおける課題と実用化に向けた工夫
・代表的な技術（CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル　など）
・モデルの解釈性とその対応（LIME、SHAP、Grad-CAM）

Part3の演習 + 解説、質問コーナー

Part4 ディープラー ニングの研究分野とその発展可能性

要点整理
・画像認識、物体検出
・自然言語処理
・音声処理
・強化学習とロボティクス
・マルチモーダル技術

Part4の演習 + 解説、質問コーナー

Part5 ディープラーニングの応用に伴う社会的課題

・産業への応用、人間社会への影響、法律、倫理に関する議論
・倫理・法律関連の最新の用語を重点解説（XAI（Explainable AI）など）

Part5の演習 + 解説、質問コーナー

受講者特典

スケジュール

講師