深層学習・
AI特化
12週間プログラム
次世代AI技術の最前線へ。ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理の高度な理論と実装を12週間で完全習得。TensorFlowとPyTorchでプロダクションレベルのモデル構築技術を身につけ、日本語処理と漢字認識システムの専門家に。
コース概要
12週間の集中的カリキュラムで、最先端AI技術の理論から実装まで完全マスター
主要学習内容
日本語特化アプローチ
Neural Labの深層学習コースは、日本語処理に特化した世界唯一のプログラム。ひらがな、カタカナ、漢字の複雑な文字体系を理解する高度なAIモデル構築技術を習得。 従来の英語中心の教材では学べない、日本固有の言語処理課題に対応した実践的スキルを身につけます。
学習プロセス
12週間の段階的学習で最先端AI技術を確実に習得
深層学習基礎
ニューラルネットワークの数学的基礎から始まり、TensorFlowとPyTorchの基本操作を習得。勾配降下法とバックプロパゲーションを理解。
コンピュータビジョン
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を使った画像認識技術。物体検出、画像セグメンテーション、GANによる画像生成を実装。
自然言語処理
RNN、LSTM、Transformerアーキテクチャを学習。BERT、GPTモデルの理解と日本語特化のファインチューニング技術を習得。
統合プロジェクト
漢字認識システムの完全実装。文書画像からの文字抽出、意味理解、翻訳機能まで含む総合的なAIアプリケーション開発。
期待される成果
12週間完了後に達成可能な高度な技術スキルと実績指標
高度技術スキル達成目標
- プロダクションレベルのAIモデル構築
- 日本語特化の自然言語処理システム開発
- 高精度漢字認識システムの実装
専門性成果指標
専門技術習得タイムライン
こんな方におすすめ
深層学習・AI特化コースで成功する理想的な受講者プロファイル
現職エンジニア・研究者
既に基礎的なプログラミング能力を有し、機械学習の基本概念を理解している方。より高度なAI技術でキャリアの専門性を高めたいエンジニアや研究職。
データサイエンス経験者
統計的機械学習の経験があり、深層学習という次のステップに進みたい方。より複雑なAI問題の解決能力を身につけて上級データサイエンティストを目指す。
AI研究志向者
大学院レベルの数学的背景を持ち、AI分野での研究や最先端技術開発に携わりたい方。日本語処理という特化分野で世界レベルの専門性を獲得したい方。
受講前提条件
必須スキル
- • Python中級レベル（NumPy、Pandas使用経験）
- • 線形代数、微積分、確率論の基礎知識
- • 機械学習の基本概念理解
- • 英語技術文書の読解力（中級レベル）
推奨環境
- • 週20時間の学習時間確保
- • GPU搭載PC（または提供環境利用）
- • 高速インターネット環境
- • Linux/Unix基本操作知識
技術・方法論
最新のAI研究成果と業界標準技術を組み合わせた最先端学習プラットフォーム
最先端技術スタック
高性能計算環境
- NVIDIA A100 GPU クラスタ環境
- 分散学習対応Kubernetesクラスタ
- MLOps パイプライン（MLflow, DVC）
革新的指導手法
研究室スタイル学習
Google Brain、OpenAI出身の研究者による直接指導。最新論文の読解から実装まで、研究レベルの深い理解を促進します。
ペーパー実装セッション
最新のAI研究論文を実際にコードに落とし込む実習。理論の理解と実装力を同時に向上させる独自のアプローチです。
日本語AI研究プロジェクト
NTT、ソニー、富士通などの研究機関と連携した実研究プロジェクト。世界初の日本語特化AI技術の開発に参加します。
学術認定システム
受講開始までの流れ
高度な技術習得のための充実した準備とサポート体制
技術レベル診断
現在のプログラミングスキルと数学的背景を詳細評価。個別の強化ポイントを特定し、最適な学習戦略を設計します。
専門カリキュラム設計
受講者の目標と現在レベルに基づく高度にカスタマイズされた学習計画。研究テーマの選定と論文発表計画まで含みます。
研究環境構築
高性能GPU環境と専門ツールの完全セットアップ。研究者レベルの開発環境を即座に利用開始できます。
専門特化オプション
コンピュータビジョン特化
- • 画像認識・物体検出に集中
- • 自動運転・医療画像解析応用
- • OpenCV、YOLO、Detectron2習得
自然言語処理特化
- • 日本語理解・生成に集中
- • チャットボット・翻訳システム
- • BERT、GPT、T5の日本語特化