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DS-202｜ディープラーニング
✔ 順伝播・逆伝播・最適化・正則化
✔ CNN・RNN・Transformer
✔ モデル実装・論文再現・転移学習
✔ PyTorch実装
✔ 論文再現・実装レポート
DS-202 ディープラーニングの特徴
なぜこのプログラムなのか？
・Google Brain・OpenAI・DeepMind・Meta AIでAI研究者として通用し、Waymo・Tesla AIで応用DLモデルを本番運用できる実装力を、12週間で完成させる本格プログラム！
・代表TJ（住友商事→シカゴBooth MBA→ゴールドマン・サックスIBD）が日経225システムでDL予測モデルを実装し、研究と本番運用の間にあるギャップを実体験してきた実務感覚を完全に落とし込んだカリキュラム
・坂下絵美（東京大学→コロンビア大学教育大学院）の学習科学・脳科学に基づく教育設計で、「既存モデルを動かすだけ」を許さない、論文を再現・改良できる力を徹底追求する指導
・修了時にはAlpha Advisors認定「AA Deep Learning Cert」を取得。AA Master in AI Engineeringの必修科目です
このプログラムは以下の方々に最適です：
・Google Brain・Meta AI・OpenAI・DeepMind・NVIDIA ResearchでAI研究者を目指す方
・Waymo・Tesla AIなど自動運転企業や医療AI企業でDLモデルを本番運用できるMLエンジニアを目指す方
・AI研究の最前線で論文を再現・改良し、自ら新しいアーキテクチャを提案できるレベルに到達したい方
・PyTorchでモデルを動かすことはできるが、「なぜこのアーキテクチャが効くのか」「どのコンポーネントが重要か」を説明できない方
・MLの基礎は学んだが、CNN・RNN・Transformerの内部構造を実装レベルで理解できていない方
なぜこのプログラムで成果が出るのか？
1. 論文を再現・改良できる力を鍛える12週間カリキュラム
・順伝播・逆伝播、最適化、正則化、CNN、RNN、Transformerを体系的に網羅
・すべての理論をCV・NLP・音声の代表論文（ResNet・Transformer・GPT等）をPyTorchで再現しながら学ぶため、既存モデルを動かすだけで終わらない
・「なぜこのアーキテクチャは効くのか？AblationでどのComponentが重要か？」と常に問い続けるソクラテス式指導で、ブラックボックス的な理解を徹底排除
2. 実務直結の実践演習
・DLモデルをPyTorchでゼロから実装し、代表論文を再現し、転移学習を適用する演習
・論文再現と実装レポートを完成させ、研究を実装で追える力を構築するトレーニング
・「Google Brainならこう論文を読む」「OpenAIならこう実装する」というトップAI企業基準を常に提示
3. 妥協なき評価基準
・DLモデルを実装し、論文を再現し、転移学習を適用し、アーキテクチャの本質を理解し、本番運用を考慮し、PyTorchで自由に実装できるレベルを要求
・既存モデルを動かすだけ、論文を再現できない、アーキテクチャの本質理解がない、逆伝播の理解が浅い受講者には、容赦なく「この論文のアーキテクチャをゼロから再現できるか？各コンポーネントの役割を説明できるか？」を問い詰める
圧倒的な実績
・アルファ・アドバイザーズは18年間にわたり、Google・OpenAI・Meta・NVIDIA・Goldman Sachsなどトップテック・AI・金融企業への内定者を多数輩出
・代表TJが日経225システムのDL予測モデル実装で培った「研究と本番運用のギャップ」の実体験を、そのまま受講者に伝授