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E資格試験の受験資格を得るためには、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定したプログラムの受講修了が必須となります。
本講座を修了することで、E資格の受験資格を短期間で確実に取得することができます。

■E資格対策講座＿事前学習
・E資格合格に必要な数学の基礎知識と応用数学
・AIの仕組みと機械学習アルゴリズムの使い方
・PythonのAIプログラミング基礎

■E資格対策講座
・機械学習アルゴリズム
　→ ロジスティック回帰・SVM・k近傍法・ニューラルネットワークなどのE資格出題範囲の機械学習アルゴリズム
・各機械学習アルゴリズムの数式
・学習手法・性能評価
・学習データの前処理と入力
・ニューラルネットワーク
・最尤推定による条件付き分布の学習
・隠れユニットの活性化関数
・出力ユニットの活性化関数
・計算グラフ・微積分の連鎖律・誤差逆伝播法
・バッチアルゴリズムとミニバッチアルゴリズム
・最適化アルゴリズム
・畳み込みニューラルネットワーク
・画像認識・画像検知・セマンティックセグメンテーション・画像生成
・AlexNet・VGG・GoogLeNet・ResNet・MobileNet・DenseNet
・R-CNN・SPP-net・Fast R-CNN・Faster R-CNN・YOLO・SSD
・FCN・SegNet・U-net
・オートエンコーダ・VAE・DCGAN・ConditionalGAN・CycleGAN・pix2pix
・回帰結合型のニューラルネットワーク
・双方向RNN
・Encoder-DecoderとSequence-to-Sequence
・深層回帰結合型ネットワーク・再帰型ニューラルネットワーク
・LSTM・GRU・Attention・Transformer・WaveNet
・強化学習・Q学習・DQN・DDQN・Dueling DQN
・自然言語処理
・量子化・蒸留・プルーニング
・モデル並列・データ並列・GPU