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E資格講座（AIエンジニア育成講座）

Name: E資格講座（eラーニングのみ・発送物なし）
Price: 129030 JPY
Availability: InStock

1,000ページ以上の膨大な講義資料

「E資格」試験に対応

E資格4回相当分の演習問題を用意

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

129,030円（税込）

この資格をとると？

ディープラーニングの理論から実装まで、AIに関する高いレベルの知識を習得できるだけでなく、実際にディープラーニングを実装できる能力を証明します。これにより、企業から即戦力として評価されやすくなります

このような方におススメ

E資格の取得を目指しているAIエンジニア、プログラマーの方や、ディープラーニングの理論を体系的に学びたい方におススメです

講座のポイント

全1,000ページ以上の詳細な講義資料を使い、AIの仕組みをわかりやすく解説し、E資格に出題される要点がわかります。

学習の進め方

「講義→コード演習・確認問題→次の講義→...」の流れで学習を進め、全講義の学習後に修了課題と修了試験に取り組みます。合格後に修了申請を行い、認定されるとE資格の受験が可能になります

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

質問サポート（※本講座は「受講期間延長」には対応しておりません）

OUTLINE「E資格」とは

E資格（エンジニア資格）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、ディープラーニングの実践的な実装能力を証明する資格です。
AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す人にとって、ディープラーニングの理論だけでなく、それを実際にビジネスに応用できる高いスキルを客観的に証明する重要な資格とされています。

POINT講座のポイント

重要用語の確認問題を各講義ごとに15問用意

各講義毎に特に重要な内容を15問にまとめた確認問題を配布しています。ここで取り上げた内容は特に重要です。最優先で覚えて頂くことで、短期間で効率的な学習を促進させます。

40本のコード演習教材と4つのコード修了課題

各講義のコード演習にてコード実装の知識を付けて頂きます。また、Titanicデータ、MNIST、仮想通貨の価格予測、Cifar10の画像分類のコード修了課題を実施頂きます。

E資格4回相当分の演習問題を用意

E資格約4回分相当(全423問)の修了試験に取り組んで頂きます。重要な問題を取り揃えています。

カリキュラム

１．数学的基礎	確率・統計	情報理論確率モデルにおけるパラメータ推定、情報理論
２．機械学習	機械学習の基礎	パターン認識、機械学習の分類、機械学習の課題、検証集合、性能指標
３．深層学習の基礎	順伝播型ネットワーク深層モデルのための最適化深層モデルのための正則化畳み込みニューラルネットワークリカレントニューラルネットワーク Transformer 汎化性能向上のためのテクニック	深層学習の基礎、多層パーセプトロン、出力層と損失関数、活性化関数基本的なアルゴリズム、誤差逆伝播法適応的な学習率を持つアルゴリズム、パラメータの初期化戦略パラメータノルムペナルティー、確率的削除陰的正則化畳み込みニューラルネットワークリカレントニューラルネットワーク、ゲート機構、系列変換、 Transformer データ集合の拡張、正規化アンサンブル手法、ハイパーパラメータの選択 PyTorch
４．深層学習の応用	画像認識物体検出セマンティックセグメンテーション自然言語処理生成モデル深層強化学習様々な学習方法深層学習の説明性	ResNet, WideResNet、 Vision Transformer FasterR-CNN, MaskR-CNN、 YOLO, SSD FCOS、 FCN, U-Net WordEmbedding、 BERT、 GPT-n 識別モデルと生成モデル、オートエンコーダ、 GAN 深層強化学習のモデル転移学習、半教師あり学習と自己教師あり学習能動学習（Active Learning）、距離学習（Metric Learning）メタ学習（Meta Learning）、判断根拠の可視化モデルの近似
５．開発・運用	環境エッジコンピューティング分散処理アクセラレータ環境構築	モデルの軽量化、並列分散処理デバイスによる高速化、コンテナ型仮想化（Docker）

※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

受講期間
受付日～2026年2月28日まで

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。

E資格講座（eラーニングのみ・発送物なし）

129,030円

＜分割払い例＞
初回11,842円（税込）
2回目以降　月々11,200円（税込）×9回

商品コード: 1253T049

倉庫コード: W00003

講座開講期間: 6

在庫

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１．数学的基礎	確率・統計	情報理論確率モデルにおけるパラメータ推定、情報理論
２．機械学習	機械学習の基礎	パターン認識、機械学習の分類、機械学習の課題、検証集合、性能指標
３．深層学習の基礎	順伝播型ネットワーク深層モデルのための最適化深層モデルのための正則化畳み込みニューラルネットワークリカレントニューラルネットワーク Transformer 汎化性能向上のためのテクニック	深層学習の基礎、多層パーセプトロン、出力層と損失関数、活性化関数基本的なアルゴリズム、誤差逆伝播法適応的な学習率を持つアルゴリズム、パラメータの初期化戦略パラメータノルムペナルティー、確率的削除陰的正則化畳み込みニューラルネットワークリカレントニューラルネットワーク、ゲート機構、系列変換、 Transformer データ集合の拡張、正規化アンサンブル手法、ハイパーパラメータの選択 PyTorch
４．深層学習の応用	画像認識物体検出セマンティックセグメンテーション自然言語処理生成モデル深層強化学習様々な学習方法深層学習の説明性	ResNet, WideResNet、 Vision Transformer FasterR-CNN, MaskR-CNN、 YOLO, SSD FCOS、 FCN, U-Net WordEmbedding、 BERT、 GPT-n 識別モデルと生成モデル、オートエンコーダ、 GAN 深層強化学習のモデル転移学習、半教師あり学習と自己教師あり学習能動学習（Active Learning）、距離学習（Metric Learning）メタ学習（Meta Learning）、判断根拠の可視化モデルの近似
５．開発・運用	環境エッジコンピューティング分散処理アクセラレータ環境構築	モデルの軽量化、並列分散処理デバイスによる高速化、コンテナ型仮想化（Docker）