G検定対策講座期間が終了しました。
好評につき、引き続きAIドルと一緒に、AIを楽しく学べる生放送をご提供いたします。
配信ページ: https://live2.nicovideo.jp/watch/lv325096499
★世界初の一緒にAIを学べる「AIドル」メンバーのくれあが毎週水曜21:00からニコ生配信★
番組特別紹介ページ:くれあのAI Wednesday
↓ G検定対策講座(2020/03/16-2020/03/31)は放送終了しました。
G検定対策講座(AIドルと学ぶ期間限定イベント)
世界初のAIに特化したアイドル「AIドル」と一緒にAI(ディープラーニング)の勉強を始めませんか?
新型コロナウイルスの感染が広がる中、観光施設の閉鎖や大規模イベントの中止などにより、外出機会が減ってしまった人も多いでしょう。
Study-AIは、AIドルの運営だけでなく、日本ディープラーニング協会が実施するE資格やG検定などの資格試験対策講座を運営しています。
この際に、一人でも多くの方が、AIについて学ぶきっかけにしてほしいという思いから、G検定対策講座をニコニコ生放送にて無料で配信いたします。
G検定対策ビデオ講座をAIドルと一緒にニコニコ生放送で視聴して勉強するイベントです。
※3月16日-3月31日期間限定イベント
AIドルと一緒に楽しく学び、G検定合格を目指しましょう。
コース | G検定1発合格を目指す! 機械学習・ディープラーニング基礎講座 |
コース目標 | ・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の人に説明できるようになる。 |
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受講対象 | ・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 |
価格(税別) | 無料 (定価37,000円/期間限定無料開放) |
配信方法 | ニコニコ生放送 |
参加受付 | 特になし(ニコニコ動画にアクセスしてご覧ください) |
配信期間 | 2020年3月16日 - 2020年3月31日 19時~19時30分 (予定) |
AIドル(候補生)のメンバー紹介
世界初『AIを一緒に学べる次世代型アイドル』です。現在は8名が『AIドル候補生』として勉強を続けています。
正式な『AIドル』となるためには「AI実装検定(G・A・E級)」に合格しなければなりません。
それぞれのメンバーについて詳しくはこちら
配信スケジュール
配信日時 | 担当(予定) | 内容(予定) |
3/16(月)19時―19時30分 | はるはる(AIドル候補生)・まーこ(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/17(火)19時―19時30分 | ひとみん(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/18(水)19時―19時30分 | 李亜(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/19(木)19時―19時30分 | クレア(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/20(金)19時―19時30分 | ひとみん(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/21(土)19時―19時30分 | すみれ(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/22(日)19時―19時30分 | はるはる(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/23(月)19時―19時30分 | かとだい(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/24(火)19時―19時30分 | チェイナー(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/25(水)19時―19時30分 | くれあ(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/26(木)19時―19時30分 | 李亜(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/27(金)19時―19時30分 | まーこ(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/28(土)19時―19時30分 | すみれ(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/29(日)19時―19時30分 | はるはる(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/30(月)19時―19時30分 | かとだい(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
3/31(火)19時―19時30分 | チェイナー(AIドル候補生) | 機械学習part1 |
学習項目
●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