E資格取得コース

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E資格コース スケジュールイメージ
eラーニングとLIVE講義や演習問題・通し課題を通じて、E資格の合格を目指します

eラーニング

LIVE配信オンラインテスト

2024年12月

2025年1月

2025年2月※ eラーニングの学習期間は貴社の状況に合わせて短縮可能です

2024年9月

2024年10月

2024年11月

修了
テスト

E資格対応 ディープラーニング基礎講座
37h

E資格試験日※日程未定

DL① 2024/11/12 13:30 ～ 17:30
DL② 2024/12/03 13:30 ～ 17:30
DL③ 2024/12/17 13:30 ～ 17:30
DL④ 2025/01/21 13:30 ～ 17:30（予備日：2025/01/28 13:30 ～ 17:30）

DL①
LIVE講義DL②
LIVE講義DL③
LIVE講義DL④
LIVE講義4h4h

4h4h

演習問題・通し課題：約50h分
チャットサポート：6ヶ月間Copyright © Skillup NeXt. All rights reserved.

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E資格コース スケジュールイメージ（機械学習講座も受講する場合）
eラーニングとLIVE講義や演習問題・通し課題を通じて、E資格の合格を目指します※ eラーニングの学習期間は貴社の状況に合わせて短縮可能です

2024年7月

2024年8月

2024年9月

2024年10月

eラーニング

2024年11月

LIVE配信2024年12月

オンラインテスト

2025年1月
修了
テストE資格対応 ディープラーニング基礎講座
32h

2025年2月

E資格試験日※機械学習講座の eラーニングの開始は、8月 19日（月）※日程未定

機械学習講座13h
DL① 2024/11/12 13:30 ～ 17:30
DL② 2024/12/03 13:30 ～ 17:30
DL③ 2024/12/17 13:30 ～ 17:30
DL④ 2025/01/21 13:30 ～ 17:30（予備日：2025/01/28 13:30 ～ 17:30）

理解度テストDL①
LIVE講義DL②
LIVE講義DL③
LIVE講義

4h

4h

4h

DL④
LIVE講義4h

演習問題・通し課題：約50h分
チャットサポート：6ヶ月間

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13日本ディープラーニング協会 認定プログラム第１号としての実績

東京大学大学院 松尾豊教授

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授により、『ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上』を目指し2017年に設立されました。事業活用する人材（ジェネラリスト）向けのG検定と、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）向けのE資格の2つの資格試
験を主催し、人材育成にも力を入れています。

第1号認定プログラムとして、初回から高い合格率でこれまでに1,250名以上のE資格合格者を輩出

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開催時期

受験者数

合格者数

全受験者の合格率

スキルアップNeXt修了者の合格率

2021年2月実施1,688

1,324

78.4%

91.1% (+12.7 points)

2021年8月実施

1,170

872

74.5％

92.0% (+17.5 points)

2022年2月実施

1,327

982

74.0％

86.8% (+12.8 points)

2022年8月実施

897

644

71.8％

83.5% (+11.7 points)

2023年2月実施

1,112

807

72.5％

87.1% (+14.6 points)

2023年8月実施

1,065

729

68.5%

80.7% (+12.2 points)

2024年2月実施

1,194

867

72.6%

82.8% (+10.6 points)※ ()内は全受験者比※ 2021年2月以降は新規受験者のみに絞った結果です。

14現場で使えるディープラーニング基礎講座（E資格対応）

DL最新技術をプログラミングレベルでマスター
本講座ではディープラーニングの基礎・原理をプログラミングレベルで理解すると共に、グループワーク・ハンズオンを通して、資格取得に留まらない実務レベルでのディープラーニング実装スキルを身に付けます。
https://www.skillupai.com/deep-learning/

こんな方にオススメ

講座のゴール

充実したカリキュラムで体系的なDLスキルを身に付けたい

プログラミングレベルでDLアルゴリズムを実装できる

グループワークやハンズオンで実践的なスキルを身に付けたい

最新のDL注目技術の概要と使い方を習得する

E資格合格以降を見据えたDL実装の基礎力を身に付けたい

E資格合格に必要なスキルを体系的に習得する※ディープラーニング基礎講座 トライアル版：
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https://youtu.be/PZBlZr1JR7E https://youtu.be/ILjLKJML6X
https://youtu.be/JorypZj7MVE https://youtu.be/hTcQv1xYnIc

形式/時間/定価(税別)●●●

提供形式：eラーニング/ライブ配信
講座時間○ 動画講義：32h○ ライブ講義：4h×4回
学習時間：90h（目安）※E資格合格を目的とする場合の学習時間：150～200時間（目安）15ディープラーニング基礎講座（E資格対応）
必須スキル・前提知識●●●

Pandas、NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している（Python入門講座 修了相当）「確率」「統計」「微分」「線形代数」等の基本的な理論を理解している（基礎数学講座 修了相当）
機械学習の基礎知識を有している（機械学習・データ分析基礎講座 修了相当）

カリキュラム
DAY1

DAY2

DAY3

DAY4

ディープラーニング講座を通しての課題

ディープラーニング基礎 後半● ミニバッチ学習● 微分● 最急降下法● 勾配法● 誤差逆伝播法

学習の最適化● 勾配法の学習を最適化させる方法● 重みの初期値● 機械学習と純粋な最適化
問題の差異● ニューラルネットワーク
最適化の課題● 最適化戦略とメタアルゴリズム● 過学習と正則化● バッチ正規化とその類似手法● ドロップアウト● 荷重減衰ディープラーニングの様々なモデルディープラーニング基礎 前半● パーセプトロン● ニューラルネットワーク● 活性化関数● 順伝播計算● 出力層の設計● 予測関数● バッチ処理● 損失関数

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畳み込みニューラルネットワーク● CNN概要● 畳み込み層● プーリング層● lm2colその他の話題
●
●
●

データ拡張
構造出力
CNNで扱うデータの種類

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ディープラーニング基礎講座（E資格対応）
必須スキル・前提知識●●●

Pandas、NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している（Python入門講座 修了相当）「確率」「統計」「微分」「線形代数」等の基本的な理論を理解している（基礎数学講座 修了相当）
機械学習の基礎知識を有している（機械学習・データ分析基礎講座 修了相当）

カリキュラム中間発表 ※対面/ライブ配信時のみ

最終発表 ※対面/ライブ配信時のみ

DAY5

DAY6

DAY7

DAY8

CNNの様々なモデル● 著名なCNNモデル● 物体検出タスクとCNN● セマンティックセグメン
テーションタスクとCNN

機械学習で扱うデータと典型タスク●画像データ●時系列データ●
テキストデータ●
データの権利自己符号化器

再帰型ニューラルネットワーク● 再帰型ニューラルネット
ワークの概要● シンプルなRNN● LSTM● GRU● RNNの発展モデル● その他の話題

自然言語処理における深層学習● 自然言語処理と深層学習● 自然言語処理の基礎● word2vec● 系列変換モデル● アテンション● トランスフォーマー● 外部メモリを持つニューラルネットワーク● その他の話題

強化学習● 強化学習の基礎1● 迷路問題● 強化学習の基礎2● 強化学習の各種手法● Deep Q-Network● カートポール問題● AlphaGO● 逆強化学習● 深層強化学習の実用面での課題

生成モデル● 生成モデルとは● 変分自己符号化器● 敵対的生成ネットワーク

転移学習
軽量化技術
高速化技術

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ディープラーニング基礎講座（E資格対応）
補足教材 シラバス改定補足教材 ＜eラーニング＞
E資格2022#2以降のシラバス改訂部分に対応した補足の教材です。
第1章：生成モデル

第6章：自然言語処理

第2章：深層強化学習

第7章：音声認識

第3章：グラフニューラルネットワーク

第8章：距離学習

第4章：画像認識

第9章：メタ学習

第5章：画像の局在化・検知・セグメンテーション

第10章：深層学習の説明性
第11章：環境構築

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ディープラーニング基礎講座（E資格対応）
補足教材 E資格出題範囲 ＜eラーニング＞
PyTorch入門講座
第1章 なぜPyTorch？
○ 主要な深層学習ライブラリ○ PyTorchの利点
第2章 データ読み込み○ Datasetクラス○ Dataloaderクラス

機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座（一部）
情報理論○ 情報倫理とは？
○ 情報量とエントロピー○ エントロピーと機械学習○ ダイバージェンスと機械学習第3章 モデル○ 全結合層○ 活性化関数
第4章 学習○ 学習（理論）○ 学習（実装）第5章 評価○ 評価（理論）○ 評価（実装）○ モデル評価（理論）○ モデル評価（実装）
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ディープラーニング基礎講座の通し課題
通し課題として下記のような画像認識のモデル構築を行い、現場での実践力を身に付けます実施
内容

手書きカタカナ「アイウエオカキクケコサシスセソ」の15文字を高い精度で識別できるモデルを構築

目的

ディープラーニングにおける各種手法の理論や性質を正しく理解した上で、現場での実践力を身につける

流れ

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

学習用データの生画像を加工し、計算しやすい形に処理(前処理)モデルを構築学習用データにて、正解率を確認する
正解率が上がるように、学習方法を工夫し、パラメータをチューニング
識別できない画像を確認し、その理由を考察
過学習が起きているようで あれば、その対策を実施
モデルの更新Copyright © Skillup NeXt. All rights reserved.

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E資格取得コース（補助講座カリキュラム）

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現場で使える機械学習・データ分析基礎講座

機械学習実装の流れとアルゴリズムをハンズオンで習得
実際の企業データを元にポートフォリオを作成し、プロジェクト手順で進行することで、現場ですぐに使える実践的内容となっています。さらに、限られた時間での学習効果を最大化するため、ブレンド型学習メソッドも取り入れています。
https://www.skillupai.com/machine-learning/

こんな方にオススメ

講座のゴール

体系的なカリキュラムでMLの知識を身に付けたい

機械学習実装の主要工程をハンズオンで理解するワークやハンズオンを通して、実践的なML実装スキルを身に付けたい

主要なMLアルゴリズムを数理的に理解する

E資格合格以降を見据えた実装の基礎力を身に付けたい

E資格の機械学習出題分野を得点源にする

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形式/時間

●
●
●

提供形式：eラーニング
動画講義：13.5h
学習時間：59h（目安）23現場で使える機械学習・データ分析基礎講座
必須スキル・前提知識●●

Pandas、NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している（Python入門講座 修了相当）「確率」「統計」「微分」「線形代数」等の基本的な理論を理解している（基礎数学講座 修了相当）

カリキュラム
第1章：機械学習概論●
人工知能と機械学習●
回帰と分類●
機械学習モデルの構築・運用の流れ●
機械学習手法の種類●
教師あり学習とは●線形モデルと非線形モデル
第2章：教師あり学習の基礎●
線形回帰モデル●ロジスティック回帰モデル●
多変量モデルへの拡張●
k近傍法
第3章：モデルの評価指標●
回帰問題の評価指標●
分類問題の評価指標●
多クラス分類問題の評価指標
第4章：モデルの検証と正則化●
訓練誤差と汎化誤差●
汎化誤差の推定●
過学習と未学習●
正則化
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第5章：モデルの構築と改良●モデルのチューニング
●ハイパーパラメータ●
ハイパーパラメータ探索
第6章：代表的な前処理
●
欠損値処理
●
外れ値・異常値処理●
カテゴリ変数の変換●
正規化と標準化●
無相関化と白色化
第7章：特徴選択
●
次元の呪い
●
特徴選択
第8章：決定木●
決定木●
不順度の算出

第9章：アンサンブル学習●
アンサンブル学習●
ランダムフォレスト
●アダブースト●勾配ブースティング●
ノートブック演習
第10章：サポートベクターマシーン●
サポートベクターマシンの基本概念●
ハードマージン法●
ソフトマージン法●
カーネル法
第11章：深層学習の概要●
ニューロンとニューラルネットワーク●
パーセプトロン●
ニューラルネットワークの最適化

第12章：畳み込みニューラルネットワーク●
畳み込みニューラルネットワーク●
畳み込みとプーリング●
著名な CNN モデル●
CNN の応用例
第13章：深層学習の代表的な手法●再帰型ニューラルネットワーク●
敵対的生成ネットワーク
第14章：教師なし学習●
クラスタリング●
k-means 法●
主成分分析●
自己符号化器
第15章：AutoML●
AutoML とは?
●代表的な AutoML サービス●
代表的な AutoML 用 Python ライブラリ●
講座全体のまとめ24

現場で使える機械学習・データ分析基礎講座：ワーク(通し課題)
講座全体を通してひとつの課題に取り組み、１から予測モデルの構築を行います。
各章で学んだことを段階的にアウトプットし、理論と実践の両方のスキルを向上させます。
データセット

課題テーマ（どちらか１つを選択）

クラウドファンディングによる融資を行う非営利団体の融資データ※■ データの探索・可視化■ データの前処理■ モデルの学習■ モデルの評価指標の算出●●

回帰の問題：実際に集まった出資金額を予測分類の問題：融資予定額額と同額の出資金額が期限内に集まったかを予測■ 前処理の改善■ データセットの適切な分割■ モデル選択■ テストデータに対する評価値の算出■ ハイパーパラメータのチューニング
■ モデルの学習時間の記録■ モデルの性能の比較■ ニューラルネットワークの構築■ 主成分分析による特徴量の次元削減※Data Science for Good: Kiva Crowdfundingを一部改変したものを利用
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