⚠ 本コースについて： 本コースは医療AIナビが独自に作成した学習教材です。 JDLA公式の問題・教材ではなく、E資格の出題内容や合格を保証するものではありません。 2026年版シラバス（E2026#2〜）の出題範囲を参考に、コードの読み解き練習を目的として構成しています。
📘 対象： E資格の理論（ディープラーニング・数学）と Python の基礎を学んだ方で、 PyTorch などのライブラリは初めて触れる方を想定しています。 理論の用語は既知として進めつつ、ライブラリのAPI・データの形（shape）・処理の順序はていねいに解説します。 Python に不安があれば Python初学者コース・NumPy完全入門コース を先にどうぞ。
Unit 1
土台 — NumPyで順伝播・逆伝播を理解する
- 01 ★★☆☆☆ 約25分 ▶
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02
NumPyで順伝播を組む★★★☆☆ 約35分 🔒
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03
NumPyで逆伝播・自動微分★★★★☆ 約40分 🔒
Unit 2
PyTorch基礎 — 学習を回す
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04
Tensorと自動微分（autograd）★★★☆☆ 約35分 🔒
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05
nn.Moduleでモデルを組む★★★★★ 約40分 🔒
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06
最適化・正則化と学習ループ★★★★☆ 約45分 🔒
Unit 3
深層学習の実装と読解
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07
CNNを実装する★★★★☆ 約40分 🔒
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08
CNNの学習・評価・正則化★★★★★ 約40分 🔒
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09
系列・Transformerの読解★★★★★ 約45分 🔒
Unit 4
機械学習（在スコープ）・開発環境・仕上げ
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10
パターン認識と評価★★★☆☆ 約35分 🔒
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11
開発・運用環境★★★☆☆ 約30分 🔒
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12
総合演習と修了★★★★☆ 約30分 🔒