AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会が実施するAIに関する資格試験である。AIを100万人が学ぶことを目的として設立された。

従来はオンライン受験（自宅受験）であったが、2022年8月1日よりCBTテストセンター方式に変更される。テスト方式は多肢選択式である。テストは3種類。AI実装検定（A級）は1時間で60問、AI実装検定（S級）は1時間で50問、AI実装検定（B級）は40分で30問出題される。テスト難易度はS級＞A級＞B級となっている。

AI実装検定とは 

AI実装検定に合格すると、ディープラーニング実装師の称号が付与される。合格者にはロゴも用意されている。

シラバス 
AI実装検定の公式ウェブサイトで、シラバス及び試験対策を公開している。

 AI実装検定（A級） ディープラーニングの基本構造であるニューラルネットワークの基礎的な構造の理解を問います。
 AI　20題
 入力層と出力層、重み、順伝播の計算、行列の掛け算、バイアス項の導入、sigmoid関数、正解値の導入、二乗和誤差、誤差の微分、誤差逆伝播法、連鎖律、偏微分、アダマール積
 プログラミング　20題 ディープラーニングの実装においてデファクトスタンダードであるPythonと、数値計算をするための各種ライブラリの実装知識を問います。
 Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sciket-learn
 数学　20題 ディープラーニングで頻出する数学の内容について、計算が出来るかを問います。高校数学の内容ですが、ごく一部大学数学が入ります。
 集合と確率 -和集合と共通部分 -絶対補と相対補 -ベイズ確率-条件付き確率
 数列と行列 -ニューラルネットワークの基本的なネットワークの記載に必要な数式の読解力を問う
 関数と微分 -ニューラルネットワークの連鎖率で使われる数式の読解力を問う

 AI実装検定（S級）
 NLP　20題 NLPについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題。
 model　30題 ディープラーニングのモデルについて下記範囲を論文範囲からフレームワーク（Pytorch及びKeras）の実装問題を出題。
 AI実装検定（B級） 　AIの概要についての直感的理解を7つの側面から問います。

学習方法 

 AI実装検定（S級） フレームワークを用いた実装が出題されますので、論文著者の実装例やKerasなどフレームワーク公式の実装例をご参考ください。
 AI実装検定（A級） AI実装検定実行委員会責任監修公式テキスト
 AI実装検定（B級） Youtube

外部リンク 
 AI実装検定
 株式会社EQUATION

2020年設立
機械学習
日本の民間資格 (コンピュータ系)