【公開講座】G検定試験対策講座

G検定試験対策講座

コース概要

G検定（公式名：ジェネラリスト検定）の直前対策講座として2021年3月に開催し、講義内容はもちろん、サポート体制の手厚さ、本試験を十分に予測・反映しているオリジナル模擬試験及び親切な解説など、受講生から大変好評をいただいたG検定対策講座を再び開催いたします。

主催元のインプレス様から事前にテキストが提供されます。

対象者

効率よくG検定試験の対策をしたい
G検定に1回で確実に合格したい
機械学習、ディープラーニング、AIの人材の養成を検討している

本講座で得られる知識・スキル

G検定に合格するレベルの知識が身につく
データサイエンティストとしてのキャリアップに有利な知識
AIを業務に適用するための提案ができるようになり、アイデアを生みやすくなる
データサイエンス分野の会話がスムーズにできるようになる

講師プロフィール

メイン講師ヤンジャクリン氏

株式会社GRI
データ分析官　兼　講師

2017.7～　株式会社GRI：データ分析官・講師
主な活動分野：可視化分析（BI）、ETL、ウェブマーケティング分析、
豊富なデータサイエンス研修メニューを担当、法人研修も提供。

北京生まれ・日本育ちの米国籍
日・英・中のトライリンガル
東京大学理学部物理学専攻　卒業
東京大学大学院理学系研究科・素粒子物理学専攻博士課程修了（理学博士）
～2017.6　高エネルギー加速器研究機構　素粒子原子核研究所　博士研究員

主催団体

本コースは、株式会社インプレスが主催しております。

研修プログラム例

内容
コース内容１日目
	イントロダクション・G検定の概要・本講座の仕組みの説明・試験直前の攻略法
	Part1 人工知能(AI)をめぐる歴史と技術の動向要点整理・AIの定義と歴史・機械学習、ディープラーニングの重要概念・技術の動向（探索・推論、知識表現、エキスパートシステムなど）・AI分野が抱える問題（トイ・プロブレム、フレーム問題、身体性、フレーム問題、シンギュラリティなど） Part1の演習＋解説、質問コーナー
	Part2 機械学習要点整理・機械学習の基礎概念・代表的な手法と応用例・学習済みモデルの精度評価・ハイパーパラメータのチューニング Part2の演習 + 解説、質問コーナー

内容
コース内容２日目
	Part3 ディープラーニングの重要概念要点整理・ニューラルネットワークの仕組みと学習法（活性化関数、学習率　など）・ニューラルネットワークにおける課題と実用化に向けた工夫・代表的な技術（CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル　など） Part3の演習 + 解説、質問コーナー
	Part4 ディープラーニングの研究分野とその発展可能性要点整理・画像認識、物体検出・自然言語処理・音声処理・ロボティクス・マルチモーダル技術 Part4の演習 + 解説、質問コーナー
	Part5 ディープラーニングの応用に伴う社会的課題・AIが社会に及ぼす影響、法規制と倫理ガイドライン・ELSI、GDPR ・個人情報の定義、個人情報保護法・要配慮個人情報と機微情報・匿名加工情報、オプトアウト制度・公平性と透明性：ブラックボックス問題、説明可能AI（XAI）・人間中心のAI社会原則、FAT（Fairness, Accountability, and Transparency）・知的財産権、特許権・著作権、プログラムは著作物？　著作物とそうでないものの区別・不正競争防止、営業秘密、限定提供データ Part5の演習 + 解説、質問コーナー

留意事項・備考

・反社会的勢力と判明した場合には、セミナーへのご参加をお断りいたします
・講義内容・趣旨等を考慮のうえ、講師と同業の方などセミナーへのご参加をご遠慮いただく場合がございます
・台風等の天災事変やその他諸事情により、セミナーを中止・延期する場合がございますので予めご了承ください

お申込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご覧ください

【事前に必ずご確認の上お申込みください】
＊事前のお席の確保などのご対応致しかねます。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

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内容
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	イントロダクション・G検定の概要・本講座の仕組みの説明・試験直前の攻略法
	Part1 人工知能(AI)をめぐる歴史と技術の動向要点整理・AIの定義と歴史・機械学習、ディープラーニングの重要概念・技術の動向（探索・推論、知識表現、エキスパートシステムなど）・AI分野が抱える問題（トイ・プロブレム、フレーム問題、身体性、フレーム問題、シンギュラリティなど） Part1の演習＋解説、質問コーナー
	Part2 機械学習要点整理・機械学習の基礎概念・代表的な手法と応用例・学習済みモデルの精度評価・ハイパーパラメータのチューニング Part2の演習 + 解説、質問コーナー

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コース内容２日目
	Part3 ディープラーニングの重要概念要点整理・ニューラルネットワークの仕組みと学習法（活性化関数、学習率　など）・ニューラルネットワークにおける課題と実用化に向けた工夫・代表的な技術（CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル　など） Part3の演習 + 解説、質問コーナー
	Part4 ディープラーニングの研究分野とその発展可能性要点整理・画像認識、物体検出・自然言語処理・音声処理・ロボティクス・マルチモーダル技術 Part4の演習 + 解説、質問コーナー
	Part5 ディープラーニングの応用に伴う社会的課題・AIが社会に及ぼす影響、法規制と倫理ガイドライン・ELSI、GDPR ・個人情報の定義、個人情報保護法・要配慮個人情報と機微情報・匿名加工情報、オプトアウト制度・公平性と透明性：ブラックボックス問題、説明可能AI（XAI）・人間中心のAI社会原則、FAT（Fairness, Accountability, and Transparency）・知的財産権、特許権・著作権、プログラムは著作物？　著作物とそうでないものの区別・不正競争防止、営業秘密、限定提供データ Part5の演習 + 解説、質問コーナー