【E資格】行列演習の基礎｜行列・テンソルの積、アダマール積、ランクを解説新着!!
2026年7月18日
この項目では、深層学習のあらゆる計算の土台となる行列・テンソルの演算を学びます。ニューラルネットワークの順伝播は行列積の繰り返しであり、逆伝播では行列に対する勾配計算が登場するため、確実に押さえておきたい基礎です。
【E資格】コンテナ型仮想化｜Docker・Dockerfileとハイパーバイザー型の違い新着!!
2026年7月16日
深層学習の開発・運用環境を再現性よく構築するための仮想化技術を学ぶ項目です。ホスト型・ハイパーバイザー型・コンテナ型という3方式の違いと、コンテナ型の代表であるDocker・Dockerfileの役割を理解します。
【E資格】デバイスによる高速化｜GPU・TPUとSIMD・SIMT・MIMDの違い新着!!
2026年7月16日
深層学習の計算を支えるハードウェアを学ぶ項目です。並列計算の分類(SIMD・SIMT・MIMD)という概念的な枠組みと、GPU・TPUという実際のアクセラレータの特徴を対応づけて理解します。
【E資格】連合学習（Federated Learning）｜Federated Averagingの仕組みを解説新着!!
2026年7月15日
データを1か所に集めずに、各参加者の手元にあるデータでモデルを協調学習する連合学習を学ぶ項目です。クロスデバイス/クロスサイロという2つの形態と、代表的なアルゴリズムであるFederated Averagingの流れを理解します。
【E資格】並列分散処理｜データ並列化とモデル並列化の違いを解説新着!!
2026年7月15日
大規模なモデルとデータを現実的な時間で学習するために、複数のGPUや計算ノードで学習を分担する分散深層学習を学ぶ項目です。2大方式であるデータ並列化とモデル並列化の仕組みと使い分けを理解します。