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G検定対策講座

Name: G検定講座（eラーニングのみ・発送物なし）
Price: 29040 JPY
Availability: InStock

未経験から「G検定」合格を目指せる速習講座

G検定の合格を目指せる

G検定試験対策問題350問用意

人工知能、ディープラーニング、AIの基礎を学べる

標準学習期間

3ヵ月

eラーニング

課題・テスト

サポート制度

29,040円（税込）

この資格をとると？

G検定合格レベルに相当する「AIの基礎知識」を習得

このような方におススメ

G検定の合格を目指す方はもちろん、人工知能やディープラーニングの基本知識を身につけたい方、AIの基礎を理解し、ビジネスに活用したい方におススメです。

講座のポイント

G検定の合格を目指す方を対象に、AIの基礎からG検定の全範囲を網羅した学習内容を提供しています。

学習の進め方

映像講義を視聴し、知識が定着したら、「G検定」同等の難易度の試験対策問題350問に挑戦

教材内容

映像講義、講座資料、試験対策問題（すべてeラーニング上）

サポート

※本講座は「受講期間延長」には対応しておりません

OUTLINE講座概要

「G検定」の資格取得を目指す最短ルート

本講座では、G検定の合格を目指す方を対象に、AIの基礎からG検定の全範囲を網羅した学習内容を提供しております。
映像講義に加え、G検定と同等の難易度を持つ試験対策問題を350問以上ご用意しており、知識の定着と理解度の向上を図り、確実な試験対策が可能です。
AIの知識を体系的に習得し、ビジネスやキャリアに活かしたい方に最適な講座です。
※2024年新シラバス対応

POINT講座のポイント

G検定合格を目指す方を対象とした「体系的に学べる」講座内容

人工知能の定義や歴史的背景から、機械学習・ディープラーニングの仕組み、最新技術の応用、そして法律・倫理に関する知識まで、体系的に解説します

「G検定」試験を想定した演習問題を用意

350問以上の演習問題を通じて、確かな理解と試験対策力を養成します。

デロイトトーマツディープスクエア社開発の講座

AI領域の教育、コンサルティング、AI開発支援を行う、デロイトトーマツディープスクエア株式会社の講座です。

カリキュラム

１．人工知能とは	人工知能の定義人工知能分野で議論される問題	人工知能に関する定義と人工知能分野で議論される問題を理解する。
２．人工知能をめぐる動向	探索・推論知識表現とエキスパートシステム機械学習、ディープラーニング	現代の人工知能が確立されるまでにどのような手法が確立されたのか、その動向や課題を理解する。
３．機械学習の概要	教師あり学習、教師なし学習強化学習モデルの選択・評価	機械学習の手法を理解し、機械学習で解決できるタスクの種類、タスクに対する代表的な解決手法について理解する。
４．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活性化関数、誤差関数正則化、誤差逆伝播法、最適化手法	ディープラーニングの特徴、仕組みを理解し、各構成要素や精度改善のためのテクニックを理解する。
５．ディープラーニングの要素技術	全結合層、畳み込み層、正規化層、プーリング層スキップ結合、回帰結合層、Attention オートエンコーダ、データ拡張	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。
６．ディープラーニングの応用例	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）深層生成モデル、画像認識分野音声処理と自然言語処理分野深層強化学習分野モデルの解釈性とその対応、モデルの軽量化	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。
７．ディープラーニングの社会実装に向けて	AIと社会、AIプロジェクトの進め方データの収集、データの加工・分析・学習実装・運用・評価クライシス・マネジメント	ディープラーニングの社会実装や、AIプロジェクトを進行する中で必要な知識を理解する。
８． AIの法律と倫理	個人情報保護法、著作権法、特許法不正競争防止法、独占禁止法、AI開発委託契約 AIサービス提供契約、国内外のガイドラインプライバシー、公平性、安全性とセキュリティ悪用、透明性、民主主義、環境保護労働政策、その他の重要な価値、AIガバナンス	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

お届けする教材

※発送物はございません。下記教材は、すべてeラーニング上にございます。
・映像講義
・講座資料
・試験対策問題

標準学習期間
3か月

在籍期間
6か月

eラーニング

課題・テスト

サポート制度

※本講座は「延長サポート」対象外の講座となります。
※本講座はデロイトトーマツディープスクエア社の講座となります。本講座のeラーニングを受講するためのアカウントは、同社から受講者様へ電子メールにてご案内します。また、ご購入をもちまして、弊社から同社に受講者様の情報を連携することに同意されたものとします。

G検定講座（eラーニングのみ・発送物なし）

29,040円

商品コード: 1253T048

倉庫コード: W00003

講座開講期間: 6

在庫

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無料資料請求受講お申込み

１．人工知能とは	人工知能の定義人工知能分野で議論される問題	人工知能に関する定義と人工知能分野で議論される問題を理解する。
２．人工知能をめぐる動向	探索・推論知識表現とエキスパートシステム機械学習、ディープラーニング	現代の人工知能が確立されるまでにどのような手法が確立されたのか、その動向や課題を理解する。
３．機械学習の概要	教師あり学習、教師なし学習強化学習モデルの選択・評価	機械学習の手法を理解し、機械学習で解決できるタスクの種類、タスクに対する代表的な解決手法について理解する。
４．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活性化関数、誤差関数正則化、誤差逆伝播法、最適化手法	ディープラーニングの特徴、仕組みを理解し、各構成要素や精度改善のためのテクニックを理解する。
５．ディープラーニングの要素技術	全結合層、畳み込み層、正規化層、プーリング層スキップ結合、回帰結合層、Attention オートエンコーダ、データ拡張	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。
６．ディープラーニングの応用例	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）深層生成モデル、画像認識分野音声処理と自然言語処理分野深層強化学習分野モデルの解釈性とその対応、モデルの軽量化	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。
７．ディープラーニングの社会実装に向けて	AIと社会、AIプロジェクトの進め方データの収集、データの加工・分析・学習実装・運用・評価クライシス・マネジメント	ディープラーニングの社会実装や、AIプロジェクトを進行する中で必要な知識を理解する。
８． AIの法律と倫理	個人情報保護法、著作権法、特許法不正競争防止法、独占禁止法、AI開発委託契約 AIサービス提供契約、国内外のガイドラインプライバシー、公平性、安全性とセキュリティ悪用、透明性、民主主義、環境保護労働政策、その他の重要な価値、AIガバナンス	ディープラーニングの要素技術（全結合、畳み込み層、回帰結合層、Attention）などを学び、タスクに適した手法や課題に応じてどのような対応を取るべきかを理解する。