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お知らせ

E資格対応「ディープラーニング最新論文解説講座」のご案内 ー 最新技術を一気にキャッチアップ

概要

ディープラーニング(以下、DL)は日々盛んに研究が行われ、次々と新しいモデルが登場しています。しかし論文は英語で書かれていたり、専門用語が多かったりするため、独学で論文を読むのはハードルが高いのではないでしょうか。

そこでAVILENは、DLに関する主要な最新論文を紹介する講座を開講いたします。取り上げる論文は、画像認識、自然言語処理、データマイニング、生成など幅広い分野をカバー。現役AIエンジニアが分かりやすく解説するため、短時間で効率よく要点を理解することが可能です。

また、E資格本試験においても最新論文の内容から出題される傾向があるので、 次回2021年2月の試験対策として非常に有効です。

講座の特徴

どなたでも申し込みOK
・申込・入金確認後、24時間以内に受講開始可能
いつでもどこでもオンライン受講できる
E資格合格率94.4%の講座作成チームが監修
・最新のDL論文へのキャッチアップが可能
・DLの最新のモデルのアーキテクチャが基礎からしっかり理解できる

E資格を完全攻略するための講座となっております。ぜひご活用ください!

AVILENの「全人類がわかるE資格コース」受講者・修了者は、
 最新論文講座の受講料が1万円引き!
E資格コースの詳細はこちら


【E資格対応】最新論文解説講座

受講環境

・完全オンラインで実施
・PC、ブラウザ(Google Chrome推奨)

講座内容

・最新論文について 60分で キャッチアップできる動画と資料を提供
特典として、前回2020年1月開催分の講座資料も提供(※動画なし)

カリキュラム

【2021#1 最新論文内容】
1. Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (BERT)
マルチタスク学習により汎用的な分散表現を計算する事前学習モデル
2. Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
ノイズを加えた自己学習の手法を提案
3. Dataset Distillation
性能を落とさずにデータサイズを小さくする手法を提案
4. Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
Relational dataを扱うことを目的としたR-GCNs
5. Learning a Generative Model from a Single Natural Image (SinGAN)
単一の画像から様々な画像生成のタスクへ応用するGANベースの生成モデル
6. Mastering the Game of Go without Human Knowledge
ゼロから人間の知識なしで学習して人間よりも強い碁を打てるようになる
7. Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding (XLNet)
自然言語処理の事前学習における自己回帰型と自己符号化型のいいとこ取り
8. A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations (ALBERT)
パラメータ数を大きく削減しながらBERTを超えるような性能を発揮するモデル

【2020#1 最新論文内容】
1. Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation (GNMT)
ニューラル機械翻訳の王道であり既存手法の集大成
2. Attention Is All You Need (Transformer)
CNNやRNNを使わずAttentionのみ試用したニューラル機械翻訳
3. Deep contextualized word representations (ELMo)
既存のモデルに簡単に組み込めて様々なタスクにおいて性能向上を実現
4. Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation (StarGAN)
異なる複数のドメインに画像を変換することができるGAN
5. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation (PGGAN)
低解像度の画像から高解像度画像を生成できるGAN
6. Everybody Dance Now
ソースとなるダンス動画を与えて同じように踊っているフェイク動画を生成
7. Differentiable Architecture Search (DARTS)
ニューラルネットワークの構造最適化を実現して注目を浴びたモデル

講座の公開期限

コース案内受領日から半年間後の月末まで
例)11月10日にコース案内メールを受領した場合、5月末まで閲覧が可能。

公開期限中であれば、何度でも講座を閲覧可能です。復習等にご活用ください。

対象者

受験資格・条件なし

受験費用(税別)

全人類がわかるE資格コースの受講者・修了者(内部):14,800円
② 上記以外の方(外部):24,800円
※お支払いはPaypal(クレジットカード対応)か銀行振込

お申し込み

全人類がわかるE資格コースの受講者・修了者(内部):お申し込み
② 上記以外の方(外部):お申し込み

注意事項・その他

請求書発行依頼は法人様のみ承っております。
 ご希望の場合は別途メールにてお問い合わせください
※領収書は、フォームに発行申し込み項目がございます。
・ブログ等への記述については、良識の範囲内でお願いします。
・本講座に関わるコンテンツは全てAVILENに帰属しています。
 複製や不正流出はご遠慮ください。
・本ページの掲載内容は一部変更となる場合がございます。
 あらかじめご了承ください。

お問い合わせ

こちらからお問い合わせください。

キャンセル規定

:申し込みから14日以内かつ受講案内が未発送の場合
 受験料から10%の手数料を差し引いた額をご返金いたします。
:申し込みから15日経過後または受講案内発送後の場合
 受講したかを問わず、返金は一切いたしかねます。

関連講座はこちら →   全人類がわかるE資格コース

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