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 |
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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 |