コース概要

高度なニューラルネットワーク

  • 深層学習アーキテクチャ
  • 畳み込みニューラルネットワークと再帰的ニューラルネットワーク
  • 生成モデルと非監督学習

大規模な機械学習

  • ビッグデータ分析
  • MLのための分散コンピューティング
  • 高度な最適化技術

強化学習と意思決定

  • マルコフ決定過程
  • 方策勾配法
  • 多エージェントシステムとゲーム理論

自然言語処理と理解

  • 高度なNLP技術
  • 感情分析とテキスト分類
  • 言語モデルとトランスフォーマー

コンピュータビジョンと知覚

  • 画像認識と物体検出
  • ビデオ分析と動作認識
  • 3D再構成と拡張現実

AIの倫理と社会

  • AIシステムにおける偏りと公平性
  • AIガバナンスと政策
  • AIの将来の社会的影響

ラボプロジェクト

  • 高度なMLモデルの実装
  • 大規模データセットの分析
  • グループ研究プロジェクトでの協力

まとめと次なるステップ

要求

  • 基本的なAIとML概念の確固たる理解。
  • Pythonでの習熟度とデータサイエンスツールキットへのなじみ。
  • AI入門コースの修了または同等の経験。

対象者

  • データサイエンティスト。
  • エンジニア。
  • AI実践者。
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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