AI実装検定A級 対策道場 問題集(ひたすら過去問ふぅ問題で鍛錬する所 一問一答 仮)

AI実装検定 問題集 AI実装検定
AI実装検定 問題集

世の中にAI実装検定A級の問題集が存在しないようなので、サクッと作ってみた。

とりあえず90問ほど放り込んでる。

尚、どこかの情報商材に問題を丸パクされていると通報があったため、コピー不可の処置を取っています。(HTMLソース参照されたらどうしようも無いのですが・・・)

(問題を解いてこのページに飛んできた場合、解答はこのページの下部に表示されてます。)

AI実装検定A級のまとめ記事はこちら

解説動画とか

解説動画

学習用書籍

AI実装検定 公式テキスト

Amazon.co.jp: AI実装検定 公式テキスト eBook : 佐々木淳, AI実装検定実行委員会: Kindleストア
Amazon.co.jp: AI実装検定 公式テキスト eBook : 佐々木淳, AI実装検定実行委員会: Kindleストア

AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング

Amazon.co.jp: AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング eBook : 松田 雄馬, 露木 宏志, 千葉 彌平: Kindleストア
Amazon.co.jp: AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング eBook : 松田 雄馬, 露木 宏志, 千葉 彌平: Kindleストア

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播...

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Amazon.co.jp: Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 : Andreas C. Muller, Sarah Guido, 中田秀基: 本
Amazon.co.jp: Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 : Andreas C. Muller, Sarah Guido, 中田秀基: 本

AI実装検定A級 頻出問題集

https://amzn.to/4aawX7A

問題

AI実装検定A級

以下のベクトルのL1ノルムとL2ノルムを求めよ。

\(
a=
\begin{bmatrix}
1\\
2\\
-3
\end{bmatrix}
\)

AI実装検定A級 まとめ

コメント

  1. おか より:

    初めまして。
    AI実装検定の問題を作成していただき、本当にありがとうございます!
    103人の生徒の中から文化祭実行委員を4人選ぶ問題について質問がありコメントさせていただきました。
    こちら、何度計算しても884255通りではなく4421275通りになってしまいます。
    _103C_4ということは(103×102×101×100)/ (4×3×2×1)とならないでしょうか?
    もし、よろしければ、分子が120になる理由を教えていただきたいです。
    よろしくお願いいたします。
    コメント失礼いたしました。

    • KEI より:

      ありがとうございます。
      確認しました。

      4!のところを間違って5!として算出して120としまっていたようです。
      分母が4!なので、24で割ることになります。
      よって、おかさんの計算が正しいです。

      選択肢および解説の方を修正します。

  2. A級合格したい人 より:

    4cos(5x)の微分で、解説の最後マイナス忘れてます。

  3. じょん より:

    一問一答の作成ありがとうございます✨
    公式問題集が無いので、とても助かりました!!

    お陰様でB級、A級ともに合格できました

    • KEI より:

      合格おめでとうございます!
      問題集が無いとレベル感が測りづらくてキツイですよね。

タイトルとURLをコピーしました