| コース名 | 添削課題 | 目安難易度 | 目安時間（*） | 目安週 |
|---|---|---|---|---|
| Aidemy Premium受講の手引き | - | - | 1.0時間 | 1週目 |
| はじめてのPython | 無 | 1 | 3.0時間 | 1週目 |
| Python基礎 | 有 | 1 | 4.0時間 | 1週目 |
| 【新】ライブラリ「NumPy」基礎（数値計算） | 有 | 1 | 4.5時間 | 2週目 |
| 【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎（可視化） | 有 | 1 | 7.0時間 | 2週目 |
| 数学入門（微分積分） | 無 | 1 | 2.0時間 | 2週目 |
| 数学入門（線形代数） | 無 | 1 | 3.0時間 | 3週目 |
| 【2024年度シラバス対応】確率論・情報理論 | 有 | 1 | 4.0時間 | 3週目 |
| パターン認識 | 無 | 2 | 1.0時間 | 3週目 |
| 【2024年度シラバス対応】機械学習概論 | 有 | 1 | 4.5時間 | 4週目 |
| 【2024年度シラバス対応】教師あり学習（回帰） | 有 | 2 | 4.0時間 | 4週目 |
| 【2024年度シラバス対応】教師あり学習（分類） | 有 | 2 | 5.5時間 | 4週目 |
| 教師なし学習 | 有 | 2 | 6.0時間 | 5週目 |
| ディープラーニング基礎 | 有 | 3 | 6.0時間 | 5週目 |
| 順伝播型ネットワーク | 有 | 3 | 5.0時間 | 5週目 |
| 【2024年度シラバス対応】深層モデルのための最適化 | 有 | 2 | 5.0時間 | 6週目 |
| 深層学習のための正則化 | 有 | 3 | 5.0時間 | 6週目 |
| CNNを用いた画像認識 | 有 | 3 | 6.0時間 | 6週目 |
| 【2024年度シラバス対応】自然言語処理基礎 | 有 | 2 | 6.5時間 | 7週目 |
| 【2024年度シラバス対応】理論から学ぶRNN（回帰結合型ネットワーク） | 有 | 3 | 7.0時間 | 7週目 |
| 理論から学ぶCNN | 有 | 3 | 6.0時間 | 7週目 |
| 深層学習の適用（画像認識） | 無 | 3 | 6.0時間 | 8週目 |
| セマンティックセグメンテーション | 無 | 3 | 1.0時間 | 8週目 |
| 深層学習の適用（自然言語処理） | 無 | 2 | 4.0時間 | 8週目 |
| Vision Transformer | 無 | 4 | 2.0時間 | 9週目 |
| 【2024年度シラバス対応】生成モデル | 有 | 3 | 5.0時間 | 9週目 |
| 【2024年度シラバス対応】理論から学ぶ強化学習 | 有 | 3 | 6.0時間 | 9週目 |
| 距離学習 | 無 | 2 | 5.0時間 | 10週目 |
| 深層学習の説明性 | 無 | 2 | 3.0時間 | 10週目 |
| モデル圧縮概論 | 無 | 3 | 4.0時間 | 10週目 |
| 分散処理 | 無 | 2 | 3.0時間 | 10週目 |
| Docker実践 | 無 | 3 | 5.0時間 | 11週目 |
| E資格NumPy問題集 | 無 | 4 | 5.0時間 | 11週目 |
| E資格TensorFlow問題集 | 無 | 4 | 10.0時間 | 11週目 |
| E資格修了試験 | 無 | 4 | 4.0時間 | 12週目 |
| E資格実技試験 | 無 | 4 | 5.0時間 | 12週目 |
（*）学習画面での表示と異なる場合があります。