デジタルマーケ・AI研修における「【G検定対応講座(6)】ディープラーニングの応用例」のコース概要
コースの概要
このコースでは、画像認識・音声認識・自然言語処理・深層強化学習・生成AI技術といった、「ディープラーニングの応用例」について体系的に学びます。画像や音声、言語といった多様なデータに対して、どのようなAI技術が使われているかを実践的に理解し、それぞれのタスクに応じたモデルの選定や設計ができるようになります。
「画像認識概要」では、画像のピクセル情報から対象物を識別する基本的な技術と、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造や特徴について学びます。
「画像認識におけるデータ拡張と物体認識」では、学習データを水増しするデータ拡張の手法や、物体認識モデルの発展と応用について理解を深めます。
「画像認識におけるセグメンテーションタスク」では、画像内の領域ごとに物体を分類するセグメンテーションの技術とその応用事例を学びます。
「画像認識における姿勢推定タスクとマルチタスク学習」では、人物の関節推定に用いられる姿勢推定技術と、複数タスクを同時に学習するマルチタスク学習の概要を理解します。
「音声処理概要」では、アナログ音声信号をデジタル化して処理する方法、FFTやMFCCなどの特徴抽出手法について学びます。
「音声認識と音声合成」では、音声をテキストに変換する技術や、自然な音声を生成する音声合成の仕組みと応用を学びます。
「自然言語処理概要」では、テキストデータの分析や単語の意味を数値化するベクトル表現など、自然言語処理の基礎を学びます。
「事前学習モデルと大規模言語モデル」では、BERTやGPTに代表される大規模事前学習モデルの仕組みや応用、進化の過程を理解します。
「自然言語処理のタスク」では、機械翻訳や感情分析など、実際に活用される自然言語処理タスクの種類とその活用方法を学びます。
「深層強化学習概要」では、エージェントが報酬を最大化するために行動を学ぶ強化学習と、深層学習との統合について学びます。
「深層強化学習とゲームAI」では、AlphaGoを例に、ゲームAIにおける強化学習の応用とアルゴリズムを学びます。
「深層強化学習と実システム制御」では、実世界のロボットや制御システムにおける深層強化学習の課題と実践的な活用法を学びます。
「ディープラーニングを活用したデータ生成技術」では、GANやDiffusion Modelなどによる画像・音声・テキスト生成技術の基礎とその特徴を学びます。
「転移学習とファインチューニング」では、学習済みモデルを活用する転移学習と、少量データでの効果的な学習手法を学びます。
「マルチモーダルAIとモデルの解釈性」では、画像・音声・テキストなど異なるデータを統合して扱う技術と、AIの判断を可視化する説明可能性について理解します。
「モデルの軽量化」では、プルーニング・量子化・蒸留など、AIモデルを軽量化して実用化するための代表的な手法について学びます。
このコースを通じて、AIを用いた複数の認識・生成タスクを横断的に理解し、応用の幅を広げるための理論と実践力を身につけることができます。ビジネスや研究に活かせる最新のAI技術を体系的に習得しましょう。
コース詳細
<01>画像認識概要
この授業では演習問題を通して画像認識の基本概念を学びます。
画像認識では、コンピューターがピクセル情報を処理し、対象物を識別する技術が活用されます。本講座では、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」の構造や特徴、畳み込み層とプーリング層の役割について理解を深めます。
<02>画像認識におけるデータ拡張と物体認識
この授業では演習問題を通してデータ拡張と物体認識の基本概念を学びます。
データ拡張は、学習データを増やし、AIモデルの精度を向上させるための技術であり、物体認識は画像内の対象物を検出し、分類する技術です。本講座では、データ拡張の手法や、画像認識モデルの発展について詳しく解説します。
<03>画像認識におけるセグメンテーションタスク
この授業では演習問題を通して画像認識におけるセグメンテーションタスクの種類と技術を学びます。
セグメンテーションタスクは、画像内のピクセル単位で物体を分類する技術であり、セマンティックセグメンテーションやインスタンスセグメンテーションの違い、各種モデルの役割について詳しく解説します。
<04>画像認識における姿勢推定タスクとマルチタスク学習
この授業では演習問題を通して画像認識における姿勢推定タスクとマルチタスク学習の概要を学びます。
姿勢推定は、画像内の人の関節位置を特定し、動作解析や行動認識に活用されます。マルチタスク学習は、物体検出と分類などを同時に行う技術であり、FasterR-CNNやMaskR-CNNの仕組みについても詳しく解説します。
<05>音声処理概要
この授業では演習問題を通して音声データのデジタル化や音の特徴分析に関する基本的な概念を学びます。音声はアナログ信号として伝わりますが、コンピューターで処理するためにはA-D変換やFFTなどの手法が必要です。また、MFCCを用いた音声認識やフォルマント周波数の解析など、音声データの特徴抽出に関する知識を深めます。
<06>音声認識と音声合成
この授業では演習問題を通して音声認識と音声合成の基本概念や関連技術を学びます。音声認識では、話した言葉をテキストに変換する技術や、CTCによる認識精度向上の手法を理解します。音声合成では、WaveNetを含む最新の技術や、HMMによる音声処理の活用方法について学びます。これらの知識を習得し、音声AIの仕組みを理解しましょう。
<07>自然言語処理概要
この授業では演習問題を通して自然言語処理の基本概念や単語ベクトル化の手法を学びます。テキストデータの処理には、n-gramやTF-IDFなどの手法が用いられます。また、単語の意味を数値化する方法としてワンホットベクトルやword2vecがあります。これらの技術を理解することで、自然言語処理の基礎を身につけましょう。
<08>事前学習モデルと大規模言語モデル
この授業では演習問題を通して事前学習モデルと大規模言語モデルの仕組みや進化を学びます。事前学習モデルは、膨大なデータを用いて基礎的な学習を行い、その後のタスクに適応させる技術です。GPTやBERTの違い、軽量化モデル、ChatGPTの強化学習などの特徴を理解し、自然言語処理の発展について学びましょう。
<09>自然言語処理のタスク
この授業では演習問題を通して自然言語処理の代表的なタスクを学びます。自然言語処理（NLP）は、コンピューターが人間の言葉を理解し処理する技術であり、機械翻訳、感情分析、形態素解析、質問応答など、さまざまな応用があります。それぞれのタスクの違いや活用例を理解し、実際の応用事例と結びつけながら学びましょう。
<10>深層強化学習概要
この授業では演習問題を通して深層強化学習の基本概念とその発展手法を学びます。強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法であり、DQN（DeepQ-Network）をはじめとする深層学習との組み合わせにより、多様な応用が可能になりました。深層強化学習の主要な手法やその改良モデルを理解し、実際の活用例を学びましょう。
<11>深層強化学習とゲームAI
この授業では演習問題を通して深層強化学習とゲームAIの基本概念とその応用を学びます。囲碁AI「AlphaGo」の成功をはじめ、深層強化学習はボードゲームからリアルタイムストラテジー（RTS）まで幅広く活用されています。モンテカルロ木探索、ポリシーネットワーク、マルチエージェント強化学習などの手法を理解し、最新のゲームAI技術について学びましょう。
<12>深層強化学習と実システム制御
この授業では演習問題を通して深層強化学習と実システム制御の基本概念とその応用を学びます。ゲームAIとは異なり、ロボット制御では、連続値の学習や報酬設計の工夫が必要です。また、実世界での学習にはコストやハードウェアのリスクがあるため、シミュレーションやオフライン強化学習が活用されます。実システムでの深層強化学習の活用方法について理解を深めましょう。
<13>ディープラーニングを活用したデータ生成技術
この授業では演習問題を通してディープラーニングを活用したデータ生成技術の基本概念と応用を学びます。GANやDiffusionModelをはじめとするデータ生成技術は、画像・音声・テキストなど様々な分野で活用されています。また、画像変換技術であるPix2Pixや、3Dシーン再構築を可能にするNeRFなども注目されています。それぞれの技術の仕組みや特徴を理解し、最新の生成AI技術の基礎を学びましょう。
<14>転移学習とファインチューニング
この授業では演習問題を通して転移学習とファインチューニングの基本概念と応用を学びます。事前学習済みモデルを活用することで、大量のデータを用意せずに高精度なモデルを構築できます。また、少量データでの学習を可能にするFew-shot学習や、ラベルなしデータを活用する半教師あり学習についても解説します。それぞれの手法の違いや活用方法を理解し、効果的なモデルの学習方法を学びましょう。
<15>マルチモーダルAIとモデルの解釈性
この授業では演習問題を通してマルチモーダルAIとモデルの解釈性の基本概念と応用を学びます。マルチモーダルAIは、異なる種類のデータを統合し、より高度な判断を行う技術です。また、ディープラーニングの「ブラックボックス性」を解消するための説明可能AI（XAI）の手法についても学びます。AIの判断根拠を可視化する技術を理解し、信頼性の高いAIモデルの構築に役立てましょう。
<16>モデルの軽量化
この授業では演習問題を通してディープラーニングのモデル軽量化技術を学びます。エッジデバイスでのAI活用が増える中、計算コストを削減し、推論速度を向上させるための軽量化手法が求められています。本授業では、モデル圧縮の代表的な手法である蒸留・プルーニング・量子化について学び、それぞれの特徴と適用方法を理解します。
