オンデマンドコース

講座一覧（1/2）

1⚫ データサイエンスの基礎知識から機械学習・ディープラーニングの専門知識まで、受講希望講座を選択受講できます⚫ 全講座・全講義、オンデマンド配信講義です。受講者の都合のよい時間・場所・ペースで受講できる自己完結型講座です⚫ 個人でも法人でもお申し込みできます（お手数ですが、受講料のお支払いは銀行振込にてお願いいたします）⚫ JDLA「G検定」合格、JDLA「E資格」取得など、自身のキャリアップを目的とした受講にも対応しています

講座

社会課題・ビジネス課題解決のためのデータリテラシー講座

東北大学で教える
統計学入門

東北大学で教える
東北大学で教える
東北大学で教える
ビジネスデータサイエンス1 ビジネスデータサイエンス2 マーケティング・リサーチ入門

データの種類と社会での活用事例 標本調査の考え方と方法をを知る。
知る

到達目標

回帰モデルを用いた予測と実 ビ ジ ネ ス へ の 活 用 が 盛 ん に
証分析の方法について知るなっているベイズ統計学、多変量解析、統計的因果推論のデータを扱う大前提として、「まず確率変数と確率分布を知る回帰モデルの基本的な性質を 基本的な内容を知る何をやりたいのか？」を考え、仮説を立てることの重要性を理解し、そ 標本平均とその性質につい 理解する
ベイズ統計学による情報創出のために必要なデータが何かを整て知る
回帰モデルにおける多重共線 と意思決定への応用の基本理することができる。
性と過学習の意味を知り、適 的な内容を理解するデータの分析手法や結果の読み取 統計的な推定の考え方を理 切に対処するり方を理解している（エクセルでの 解するいくつかの多変量解析の手法基礎的な分析ができる）。
線 形 回 帰 モ デ ル 、 ロ ジ ス の使い方を理解し、自社デー統計的仮説検定の考え方と ティック回帰モデル、ポアソンタ分析のために多変量解析のデータの分析結果と仮説とを比較
いくつかの方法を理解する
回帰モデルのそれぞれの使い 活用を検討することができる
して意味合いを見抜き、関係者に方を理解し、推定結果を正し適切に説明するとともに、次のアクく解釈できる
統計的因果推論の意味と考えションにつなげることができる。
方の基本を理解する
実際にデータ活用アクションを実施
自社データ分析のために回帰する場合は、KPIを適切に設定して、モデルの活用を検討することアクションの結果をモニタリングすができるる手法を理解している。

現代的なマーケティング・リサーチの意義を知る

履修要件

データのビジネス活用に関する基 高校数学（数Ⅰ, 数A, 数Ⅱ, 大学1,2年生程度で学習する 大学1,2年生程度で学習する マーケティング・リサーチの入門
礎を身につけたい方
数B）の基礎知識が必要
微分積分、確率統計、線形代 微分積分、確率統計、線形代 的な内容を学びたい方（数学や統計学の知識は必須では数の基礎知識が必要
数の基礎知識が必要（数学や統計学の知識は必須でありません）
はありません）

アンケート調査の意義と質問項目作成の検討事項を理解する
データベースマーケティングについて知る
マーケティングを目的とした自社データの活用を検討できる

標
準
学習時間

20～30時間

20時間

20時間

20時間

20時間

受 講 料
(税込)

33,000円

55,000円

55,000円

55,000円

55,000円

当カレッジ監修。
当カレッジプログラムパートナー㈱zero to one より提供

※ 上記3講座は、東北大学の学部生向けに行った講義動画を使用しますオンデマンドコース

講座一覧（2/2）

2

以下の5講座は、当カレッジプログラムパートナーの株式会社zero to one の講座を提供
講座

到達目標

履修要件

デジタルマーケティング

機械学習

ディープラーニング

マーケティング基礎を理解したうえで、デジタル時代におけるマーケティングの変化の概要を理解している

機械学習についての基礎知識を理解し、その活用の具体策を社内で検討することができる

ディープラーニングについての基礎知識を理解し、その活用の具体策を社内で検討することができる

JDLA「G検定」※1
対策講座
【概要】

【概要】

JDLA の G 検 定 「 JDLA Deep JDLA認定プログラムです（認Learning for GENERAL」の合 定番号：00002）
格に向けた対策講座です
本講座は「機械学習」、「ディー「人工知能基礎」で人工知能の プ ラ ー ニ ン グ 」 、 「 E 資 格 パ ッ
基礎を網羅的に学習、「G検定 ケージ」にて構成されています
実践トレーニング（練習問題・ 本講座を受講・修了することで、模擬試験 【解説付】）」で試験対 E資格の受験が可能になりま策が可能です
す※2

プログラミング言語（Python） プログラミング言語（Python）
顧客価値の本質を理解し、自を用いた機械学習の実践スキ を用いたディープラーニング社の顧客に応用して考えるこルを習得するの実践スキルを習得する。とができる
ＡＩ分野の最新動向や技術進歩 ライブラリ（Tensoflow）を用いデジタルマーケティングの理 に対して、それを理解・活用す て、ディープラーニングの実装論的基礎や各種デジタルツー る基盤知識・スキルを習得する ができる
ルの概要について理解し、社 機械学習を中心にＡＩを用いて ＡＩ分野の最新動向や技術進歩内での戦略、戦術の検討に活 ビッグデータをどう活用でき に対して、それを理解・活用す 【到達目標】
かすことができる
るのか、理解・実践することが る基盤知識・スキルを習得する JDLA「G検定」合格できる
ディープラーニングを中心にＡ
デジタルマーケティングの実Ｉを用いてビッグデータをどう践事例について知り、自社で活用できるのか、理解・実践すの活用の具体的イメージをることができる持っている
デジタルマーケティングを初めて学ぶ方、マーケティング分
野でデジタル活用をお考えの方JDLA「E資格」※3
認定講座

微分積分、確率統計、線形代数 微分積分、確率統計、線形代数 人工知能の基礎を学びたい方の基礎知識が必須の基礎知識が必須
JDLA「G検定」合格を目指してプログラミング経験があるこ Pythonのプログラミング基礎 いる方とが望ましい
知識が必須（「機械学習」修了レベルのPythonプログラミングスキルがあることが望ましい）【到達目標】「機械学習」、「ディープラーニング」の各到達目標と同様
JDLA「E資格」の受験資格を取得する

微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須

Pythonのプログラミング基礎知識が必須
JDLA「E資格」取得を目指して
いる方

標
準
学習時間

20時間

40時間

40時間

20時間

80時間

受 講 料
(税込)

55,000円

66,000円

66,000円

8,800円165,000円※1 JDLA： 一般社団法人日本ディープラーニング協会（Japan Deep Learning Association）
G検定： ジェネラリスト検定 JDLA Deep Learning for GENERAL※2 JDLA「G検定」対策講座にはQ&Aサービス等のサポートサービスはつきません。
「G検定」対策には、「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト」の学習も推奨しています。 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798157559※3 E資格： エンジニア資格 JDLA Deep Learning for ENGINEER

シラバス
Step1

『社会課題・ビジネス課題解決のための オンデマンドコース
データリテラシー講座』 （1/4）

データサイエンスの全体像
Section1. イントロダクション
100 コース概要
101

Step1 の概要

102

データ分析の定義、目的

103

データ分析とＤＸ

104

データ分析や統計学でよく使用される文字や記号の読み方

Section2.

Step2

社会におけるデータ
Section1. イントロダクション
201 Step2 の概要
Section2.

分析に必要なデータの形式

202

データ分析に必要なデータの形式

203

構造化データの分析

Section3.

非構造化データの扱い

データサイエンスの概要

204

非構造化データから構造化データへの加工

105

ビジネスにおけるデータサイエンスの活用

205

非構造化データの加工

106

データサイエンスで実現できること

Section3.

データサイエンスを進めるにあたって

3

Section4.
206

社会で活用されているデータの種類
社会で活用されているデータの種類

107

データサイエンスの実践に必要なもの

108

データサイエンスに必要な人材とスキル

207

データと関連法律(１)(２)109

データサイエンスプロジェクトの体制

208

データと関連法律(３)(４)110

データサイエンスプロジェクトのプロセス

209

データと関連法律(５)(６)111

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(１)112

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(２)113

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(３)114

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(４)115

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(５)116

データサイエンスプロジェクトでよくある失敗(６)Section5.

データと関連法律

確認テスト

確認テスト

※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step3

『社会課題・ビジネス課題解決のための オンデマンドコース
データリテラシー講座』 （2/4）

データ分析の手法１
Section1. イントロダクション
301 Step3 の概要
Section2.

度数分布表によるデータの把握

Step4

データ分析の手法２
Section1. イントロダクション
401 Step4 の概要
Section2.

相関と回帰

302

度数分布表とヒストグラム

402

相関と因果(１)303

相対度数(１)403

相関と因果(２)304

相対度数(２)404

相関と因果(３)305

累積相対度数405

相関と因果(４)Section3.

代表値

406

相関と因果：具体例

306

代表値

407

2変量データの相関(１)(２)

307

中心値

408

2変量データの相関(３)308

データのばらつき(１)409

2変量データの相関(４)(５)309

データのばらつき(２)410

相関係数を使う際の注意点(１)310データのばらつき(３)411

相関係数を使う際の注意点(２)311

データのばらつき：具体例

412

回帰 線形の関係(１)312

シグマ区間と標準化(１)413

回帰 線形の関係(２)313

シグマ区間と標準化(２)414

回帰 線形の関係(３)

分布の形

415

【参考】単回帰モデルと重回帰モデル(１)314

離散データと連続データ

416【参考】単回帰モデルと重回帰モデル(２)

315

分布の歪み

417

回帰分析：具体例

316

分布の尖り

Section4.

Section3.

正規分布

ランダムな標本

418

正規分布

317

母集団と標本

419

累積分布

318

乱数と標本

420

現実世界のデータ例における分布(１)(２)319

偏った標本：具体例

421

現実世界のデータ例における分布(３)(４)422

現実世界のデータ例における分布(５)423

正規分布の性質

424

正規分布の累積分布425

正規分布：具体例

Section5.

確認テスト

4

確認テスト

※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step5

『社会課題・ビジネス課題解決のための オンデマンドコース
データリテラシー講座』 （3/4）

データベースの基礎
Section1. イントロダクション
501 Step5 の概要
Section2.
502
Section3.

データの扱いデータ形式の違いによる扱い方の違い

データベースの種類

Step6

データ収集・加工
Section1. イントロダクション
601 Step6 の概要
Section2.
602
Section3.

データ収集・加工とはデータ収集・加工とは

データ収集

503

リレーショナルデータベースの特徴とSQL

603

データ収集の方法

504

NoSQLの特徴(１)604

データ収集時のポイント

505

NoSQLの特徴(２)(３)605

サンプリングと全数調査

Section4.
リレーショナルデータベースの基礎
リレーショナルデータベースの基礎
506 テーブル、カラム、レコード、フィールド

Section4.

データ加工

606

データ加工の方法
データ加工時のポイント(１)507

CRUDと結合607

508

データベースの正規化

608

データ加工時のポイント(２)509ER図609

データ加工時のポイント(３)610

データ加工時のポイント(４)611

データ加工時のポイント(５)612

データ加工時のポイント(６)

確認テスト

5

確認テスト

※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step7

『社会課題・ビジネス課題解決のための オンデマンドコース
データリテラシー講座』 （4/4）

ビジネス活用に向けて
Section1. イントロダクション
701 Step7 の概要

Step8

データ分析の実践
Section1. イントロダクション
801 Step8 の概要

Section2.

ビジネス活用のプロセス

Section2.

702

課題・仮説・モデルの関連性

802

シナリオの背景と分析目的

703

ビジネスにおけるデータ分析プロセス803

データマイニングの第一歩

704

分析対象としてのKGIとKPI

804

データの加工Section3.

Excelによるデータ分析の実践

仮説立案のための思考法

805

ピボットテーブルの作成(１)705

仮説立案のアプローチ806

ピボットテーブルの作成(２)706

仮説立案のアプローチ：仮説思考

807

データの色分け707

仮説立案のアプローチ：データマイニング

808

ピボットテーブルの分析

708

仮説立案のアプローチ：箱ひげ図

809

仮説の立案(１)709

仮説立案のアプローチ：散布図

810

仮説の立案(２)811

目的変数の設定

812

モデル構築

813

基本統計量の分析

814

箱ひげ図の作成815

相関係数の計算816

散布図の描画817

回帰直線の描画

818

重回帰分析

819

分析結果の解釈確認テスト

6

Section3.

演習課題の実践
演習課題(１)
演習課題(２)
演習課題(３)

Section4.

おわりに※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step1

『東北大学で教える統計学入門』

統計学の入り口
ガイダンス、統計学の起源、標本調査、平均・分散

Step2

共分散と相関係数
2変数の標本、共分散、相関係数、偏相関係数

Step3

単回帰分析
線形回帰モデル、決定係数、回帰分析と予測

Step4

確率変数と確率分布
集合、確率、離散型確率分布、連続型確率分布

Step5期待値
期待値、平均、分散、歪度、尖度

Step6

2変数間の確率変数同時確率、条件付き確率、独立性

Step7

代表的な確率分布
二項分布、ポアソン分布、正規分布

Step8

標本平均
標本平均、信頼区間、比率調査

Step9

標本平均の性質
チェビシェフの不等式、大数の法則、中心極限定理

Step10 推定量とその性質
不偏性、一致性、効率性

オンデマンドコース

Step12 統計的仮説検定の問題設定
帰無仮説・対立仮説、仮説検定のロジックと実用上の注意
Step13 平均に関する検定
いくつかのパターンでの平均の検定
Step14 分散・相関・比率に関する検定
等分散性の検定、F分布、比率と相関係数の検定

74. シラバス
Step1『東北大学で教えるビジネスデータサイエンス1』

統計学入門の復習１
確率の定義、確率変数、確率分布、標本分布、信頼区間などの復習

Step2

統計学入門の復習2
推定量、仮説検定の問題設定の復習

Step3

線形回帰モデル
単回帰係数の推定、重回帰モデルの復習

Step4

線形回帰モデルと係数の検定
回帰係数の検定の復習、検定に必要な仮定

Step5

線形回帰モデルと線形代数行列演算、逆行列、重回帰係数の推定

Step6

ダミー変数
質的情報の使い方

Step7

多重共線性
多重共線性とは何か

Step8

Ridge回帰とLasso回帰
線形回帰の過学習と正則化法

Step9

統計モデルと尤度原理
最尤推定、対数尤度関数

Step10 ロジスティック回帰モデル
ロジスティック回帰モデルと推定結果の解釈

オンデマンドコース

Step11 ロジスティック回帰モデルの推定
ロジスティック回帰モデルの尤度関数の性質
Step12 尤度関数と数値的最適化
対数尤度関数の最大化、最急降下法、ニュートン法
Step13 ポアソン回帰モデル
ポアソン回帰モデルと推定結果の解釈

8

シラバス
Step1

『東北大学で教えるビジネスデータサイエンス2』

ベイズ統計学とは？
統計的な因果関係、ベイズの定理、ベイズ統計学による情報の創り方

Step2

事前分布と事後分布
主観確率、事前分布による事前情報の表現、事後分布の例

Step3

ベイズ推定
4つのベイズ推定の枠組み、ベイズ信用区間

Step4

意思決定のためのベイズ推定
不確実性の下での意思決定、情報の逐次更新

Step5「個」のためのベイズ推定
主体の異質性の表現、階層ベイズモデル

Step6

多変量解析ための固有値分解の復習
固有値と固有ベクトル、直交行列、分散共分散行列の固有値分解

Step7

主成分分析
多変量データ、次元削減、知覚マップ

Step8

判別分析
判別・分類、Fisherの線形判別分析

Step9

因子分析
潜在変数のモデル化、因子分析モデル

Step10 ベイジアンネットワーク
知識発見、交互作用、変数間の依存関係の探索

オンデマンドコース

Step11 統計的因果推論とは？
反実仮想アプローチ、因果効果、ランダム化比較試験
Step12 統計的因果推論と共変量調整
共変量、共変量調整、傾向スコア
Step13 差の差の分析
DID推定量、平行トレンドの仮定
Step14 統計的因果推論に必要な仮定・条件
SUTVA、仮定に基づく因果効果の推定量の導出

9

シラバス
Step1

『東北大学で教えるマーケティング・リサーチ入門』

マーケティング・リサーチとは？
データと情報、目的と方法の分類、データを用いた可視化・予測・検証・発見

オンデマンドコース

Step11 データベースマーケティングとCRM
顧客関係管理、RFM分析、顧客生涯価値
Step12 STPマーケティング

Step2

データ活用社会とマーケティング・リサーチ
AIの普及、データ科学人材、現代的マーケティング・リサーチ

Step3

アンケート調査１～意義と注意点質問する調査、なぜアンケートで調査するのか？

Step4

アンケート調査２～調査の目的
質的調査と量的調査、探索的・記述的・因果型リサーチ

Step5

アンケート調査３～測定の品質
構成概念、顧客満足度指数、構成概念の妥当性

Step6

アンケート調査４～測定の尺度
質問項目の設計、量の尺度、アンケート調査のバイアス

Step7

アンケート調査５～質問項目の作成
質問の順序、誘導的質問、多義的質問などで生じるバイアスと対策

Step8

マーケティングと回帰分析
回帰分析による予測、重回帰分析とその出力結果

Step9

重回帰分析の結果の解釈１
回帰係数の検定、決定係数

Step10 重回帰分析の結果の解釈２
偏相関係数、重回帰分析の推定値の解釈

セグメンテーション、ポジショニング、授業のまとめ

10

シラバス
Step1

マーケティング基礎『デジタルマーケティング』
Step6

ソーシャルメディア広告
Section1. ソーシャルメディア広告とはSection0. デジタルで変わるB2Bマーケティング業界

Section2. ソーシャルメディア広告の概要

Section1. B2Bマーケティングに取組む必要性

Section3. デジタル時代の変化

Section3. ソーシャルメディア広告の実践

Section2. B2Bマーケティングプロセス

デジタルマーケティング基礎

確認テスト
Step7

Section1. ディスプレイ広告とは

Section2. デジタルマーケティング戦術の変化

Section2. ディスプレイ広告の基礎

Section3. カスタマージャーニーの変化

Section3. 近年の議論

Section2. アプリマーケティングの基本

Section2. コンテンツマーケティング戦略

Section3. LTV最大化へ向けて

Section3. コンテンツ作成

確認テスト

Section4. コンテンツプロモーション

事例インタビュー

Section5. エンゲージメントと分析

Optional. モバイル不正
Step9

マーケティングオートメーション（MA）
Section1. MAとはSEO & SEM

Section2. 顧客・市場の変化とMA

Section1. SEO & SEM

Section3. MAを活用した顧客体験の提供

Section2. SEO

確認テスト

Section3. SEM

事例インタビューソーシャルメディア・マーケティング

確認テスト

モバイルマーケティング
Section1. モバイルマーケティングとは確認テスト
Step5

Step8

コンテンツマーケティング

事例インタビュー

Section5. ケーススタディ

確認テスト

Section1. コンテンツマーケティングとは確認テスト

Section3. B2Bマーケティングの変化
Section4. B2Bマーケティング実践編

ディスプレイ広告

Section1. デジタルマーケティングの定義

確認テスト

Step4

(Optional) デジタルで変わるB2Bマーケティング業界

Section2. マーケティングの基本理論

Section4. アーチモデルと各Stepの概要

Step3

11

Section1. イントロダクション

確認テスト
Step2

オンデマンドコース

Step10 まとめ
まとめ

Section1. ソーシャルメディアとはSection2. ソーシャルメディアチャネル
Section3. ソーシャルメディアコンテンツ
Section4. ソーシャルメディアキャンペーン
確認テスト※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step1

『機械学習』

イントロダクション

サポートベクトルマシン
Section1. サポートベクトルマシンとはSection2. 機械学習の種類

Section2. カーネル法

Section3. 線形代数

Section3. サポートベクトルマシンの実践

Section4. 確率

Section4. Step6 演習

Section6. Step1 演習

Step7

教師なし学習Section1. 教師なし学習とは

回帰

Section2. k-meansクラスタリング

Section1. 回帰

Section3. 主成分分析

Section2. 回帰問題

Section4. その他の教師なし学習

Section3. 線形回帰モデルの学習

Section5. Step7 演習

Section4. 実践に向けて
Section5. Step2 演習
Step3

Step6

12Section1. コース概要

Section5. Python

Step2

オンデマンドコース

Step8

ディープラーニング
Section1. ディープラーニングの基礎

分類

Section2. ディープラーニングの応用例

Section1. 分類問題とはSection3. ディープラーニングの主なモデル

Section2. ロジスティック回帰とはSection4. Step8 演習

Section3. 実践に向けて
Section4. Step3 演習
Step4

Step5(Optional)
Step9

確率的モデリング

ニューラルネットワーク

Section1. はじめにSection1. ニューラルネットワーク

Section2. 最尤推定

Section2. なぜ隠れ層が必要なのか

Section3. ナイーブベイズ

Section3. ニューラルネットワークの学習

Section4. MAP推定

Section4. Step4 演習

Section5. 情報量規準・モデル選択

機械学習モデルの実践に向けて
Section1. 実用上の問題と考えられる原因
Section2. オーバーフィッティング対策

Section6. ベイズ最適化
Section7. 演習
Step10 決定木

Section3. モデルの選択

Section1. 決定木

Section4. データの前処理

Section2. アンサンブル学習

Section5. 巨大なデータを集める前にSection3. おわりに

Section6. Step5 演習

Section4. 演習※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですStep1

Step2

シラバス

『ディープラーニング』

イントロダクションコース概要

Step6

Section2. 深層生成モデル
Section3. VQ-VAE

Section3. Step1 演習

Section4. GAN
Section5. おわりにニューラルネットワークの基礎

Section6. Step6 演習
Step7

Section1. 強化学習とはSection4. 多クラスロジスティック回帰

Section2. 強化学習の定式化

Section5. 多層パーセプトロン

Section3. 動的計画法

Section6. モデルの学習

Section4. モンテカルロ法とTD法

Section7. Step2 演習

Section5. DQN
Section6. 方策勾配法

ニューラルネットワークの改善

Section7. A3C
Section8. まとめ

Section2. 活性化関数

Section9. Step7 演習

Section3. 正則化
Section4. 最適化
Section5. Step3 演習
畳み込みニューラルネットワーク
Section1. 畳み込みニューラルネットワーク
Section2. 畳み込みとプーリング
Section3. CNNの応用
Section4. CNNの構造
Section5. Step4 演習
Step5

強化学習

Section3. ロジスティック回帰

Section1. ニューラルネットワークの改善

Step4

生成モデル

Section2. 演習環境

Section1. ニューラルネットワークの基礎

Step3

回帰結合型ニューラルネットワーク

13

Section1. 前提知識の確認

Section1. ディープラーニングの世界へようこそ

Section2. 単純パーセプトロン

オンデマンドコース

Step8

深層学習の応用
Section1. 深層学習の適用方法 画像認識
Section2. 深層学習の適用方法 画像の局在化・検知・セグメンテーション
Section3. 深層学習の適用方法 自然言語処理
Section4. 深層学習の適用方法 音声認識
Section5. グラフニューラルネットワーク
Section6. メタ学習
Section7. 距離学習
Section8. 説明可能性
Section9. Step8 演習

Section1. 回帰結合型ニューラルネットワーク
Section2. RNNの様々なモデル
Section3. 長期依存性
Section4. Step5 演習※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス
Step1

Step2

Step3

Step4

Step5

『JDLA「G検定」対策講座』(1/2)

人工知能 (AI) とは

Step6

はじめに

Section1.

機械学習

Section2.

人工知能の定義

Section2.

教師あり学習Section3.

人工知能の歴史

Section3.

教師なし学習Section4.

第一次AIブーム 推論・探索の時代

Section4.

強化学習

Section5.

第二次AIブーム 知識の時代

Section5.

確認テスト

Section6.

第三次AIブーム 機械学習・知識表現学習の時代

Section7.

確認テスト

深層学習
Section1.

深層学習

人工知能の基礎

Section2.

ニューラルネットワーク

Section1.

人工知能の基礎

Section3.

畳み込みニューラルネットワーク

Section2.

推論・探索

Section4.

再帰型ニューラルネットワーク

Section3.

プランニング

Section5.

生成モデル

Section4.

ゲーム木の探索

Section6.

深層強化学習Section5.

推論・探索の応用

Section7.

ハードウェアSection6.

確認テスト

Section8.

確認テスト

Step8

知識表現

深層学習の応用

Section1.

知識ベースシステム

Section1.

深層学習の応用例

Section2.

エキスパートシステム

Section2.

画像認識

Section3.

オントロジー

Section3.

音声認識

Section4.

セマンティックウェブとリンクとオープンデータ

Section4.

自然言語処理Section5.

確認テスト

Section5.

マルチモーダル

Section6.

ILSVRC

Section7.

確認テスト

自然言語処理Section1.

自然言語処理Section2.

情報検索

Section3.

質問応答システム

Section1.

AIと社会

Section4.

確認テスト

Section2.

シンギュラリティ

Section3.

法律・倫理

Section4.

著作権

Section5.

個人情報

Section6.

確認テスト

Section7.

おわりに人工知能に関係する話題
Section1.

人工知能に関係する話題

Section2.

フレーム問題Section3.

記号接地問題 シンボルグラウンディング問題

Section4.

中国語の部屋Section5.

確認テスト

Step9

14

機械学習

Section1.

Step7

オンデマンドコース

AIと社会※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス

『JDLA「G検定」対策講座』(2/2)

Step10 【問題集】 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）

オンデマンドコース

Step14 【問題集】 ディープラーニングの概要

Section0.

はじめに

Section1.

ニューラルネットワークとディープラーニング

Section1.

定義

Section2.

既存のニューラルネットワークにおける問題

Section2.

ブーム

Section3.

ディープラーニングのアプローチ

Section3.

トレーニング

Section4.

CPU と GPU

Section5.

ディープラーニングにおけるデータ量

Section6.

活性化関数

Section7.

学習率の最適化

Section8.

更なるテクニック

Section9.

トレーニング

Step11 【問題集】 人工知能をめぐる動向
Section1.

探索・推論Section2.

知識表現

Section3.

機械学習・深層学習

Section4.

トレーニング

Step12 【問題集】 人工知能分野の問題
Section1.

トイプロブレム

Section2.

フレーム問題Section3.

弱いAI、強いAI

Section4.

身体性Section5.

シンボルグラウンディング問題

Section6.

特徴量設計

Section7.

チューリングテスト

Section8.

シンギュラリティ

Section9.

トレーニング

Step13 【問題集】 機械学習の具体的手法
Section1.

代表的な手法Section2.

データの扱いSection3.

トレーニング15

Step15 【問題集】 ディープラーニングの手法
Section1.

CNN

Section2.

RNN

Section3.

深層強化学習Section4.

深層生成モデルSection5.

画像認識

Section6.

自然言語処理Section7.

音声処理

Section8.

ロボティクス （強化学習）

Section9.

マルチモーダル

Section10. トレーニング
Step16 【問題集】 ディープラーニングの社会実装に向けて
Section1.

産業への応用Section2.

法律

Section3.

倫理

Section4.

現行の議論

Section5.

トレーニング

Step17 【問題集】 G検定トレーニング
模擬試験※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座ですシラバス『JDLA「E資格」認定講座』

オンデマンドコース

16『機械学習』 シラバス（Step1～8）＋『ディープラーニング』 シラバス＋
E資格パッケージ
E資格追加資料• はじめに• 応用数学• 畳み込みネットワーク• 回帰結合型ニューラルネットワーク• 生成モデル• 強化学習• 軽量化・高速化技術
E資格クイズ• クイズ※ 本講座はプログラムパートナーの株式会社zero to one が提供する講座です