AI実装検定
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。