G検定 【G検定対策】JDLAジェネラリスト検定2020~2024【カンペ、過去問、難易度、感想、チートシート?】 G検定の法規/近年の動向を含めた過去問っぽい問題集設置。 難易度はそれほど高くないが準備はそれなりに必要。文系の方々でも十分獲得可能。カンペに使える図解&解説ページあり。毎回知人の誰かしらが受けているのでその情報を元に更新。問題集で慣らすという手法だと足元をすくわれる可能性が高い。 2020.04.07 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの基礎数学 G検定シラバスとしては明記されていないが、数問出題される。 難易度は低。しかし、過去問、問題集から外れた問題も若干出やすい。 ノルムの算出方法、ベイズの定理なども事前に調べておく必要がある。 上記に加えて以下の把握しておいた方が良い ・CNNの畳込み演算の計算 2020.04.07 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの応用に向けて G検定シラバス「ディープラーニングの応用に向けて」の範囲の対策。 難易度は超高。過去問、問題集ではほぼ歯が立たない。 AI白書や時事ネタを収集しておく必要がある。 自動運転のレベル。 0 ドライバーがすべて操作 2020.04.07 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの研究分野 G検定シラバス「ディープラーニングの研究分野」の範囲の対策。 難易度は高。過去問、問題集だけではフォローしきれない。 「自然言語処理の流れ」と「強化学習」について追加の情報収集が必要。 画像注釈=画像キャプション生成。 自然言語処理の流れ。 2020.04.05 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの手法 G検定シラバス「ディープラーニングの手法」の範囲の対策。 難易度は高。過去問、問題中でだけではフォローしきれない。 昨今のDNNを調べておく必要がある。 Softmax:出力を正規化して確率として解釈。 tanh:双曲線正接関数。 ReLU:正規化線形関数、ランプ関数。 2020.04.04 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの概要 G検定シラバス「ディープラーニングの概要」の範囲の対策。 難易度は中程度、過去問、問題集で十分フォローできる。 イテレーション=重み更新回数。 エポック=訓練データを使用した回数。 各種定理。 ・バーニーおじさんのルール ・ノーフリーランチ定理 ・みにくいアヒルの子定理 ・モンベックのパラドックス 2020.04.03 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】人工知能分野の問題 G検定シラバス「人工知能分野の問題」の範囲の対策。 難易度は中程度。過去問、問題集でフォローできる。 強いAI=汎用AI=AGI(Artificial General Intelligence) 弱いAI=特化AI。 シンギュラリティについての各人の意見。 2020.04.01 G検定
G検定 【ディープラーニングG検定対策】人工知能をめぐる動向 G検定シラバス「人工知能をめぐる動向」の範囲の対策。 難易度は中程度で、過去問、問題集で凡そフォローできる。 STRIPSは1971年 Richard FikesとNils Nilcsonの自動計画AI SHRDLUはCycプロジェクトから2001年にOpenCycとして公開される。 2020.03.31 G検定
AI、データサイエンス ディープラーニング、機械学習の基礎数学 微分係数の定義。 導関数の公式。 偏微分。 ベクトルの和。 行列の和。 行列の積。 統計学。 相関。 2020.02.29 AI、データサイエンス
AI、データサイエンス ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論 AIプロダクト開発の工程を通じて関連する法律、倫理、現行の議論について記載する。 プロダクトを考える。 データを集める。 データの加工、分析、学習。 実装、運用、評価。 クライシスマネジメント。 2020.02.27 AI、データサイエンス