G検定対策講座

AIジェネラリスト講座の内容に加えて、試験範囲の対策を実施します。

テーマ	内容
人工知能とは	人工知能の定義、人工知能研究の歴史
人工知能をめぐる動向	探索・推論、知識表現、機械学習・深層学習
人工知能分野の問題	人工知能分野の問題
機械学習の具体的手法	教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデルの評価
ディープラーニングの概要	ニューラルネットワークとディープラーニング、ディープラーニングのアプローチ、ディープラーニングを実現するには、活性化関数、学習の最適化、更なるテクニック
ディープラーニングの手法	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、深層生成モデル、画像認識分野 音声処理と自然言語処理分野、深層強化学習分野、モデルの解釈性とその対応、モデルの軽量化
社会実装に向けて	AIと社会、AIプロジェクトの進め方、データの収集、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