深層学習教科書ディープラーニング
G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
監修 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会 |
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発売日 | 2021年4月27日(火) |
定価 | 3,080円(本体2,800円+税10%) |
判型 | A5・404ページ |
講座・検定・資格
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定します。2023年は5回開催予定です。
2023#2 |
2023年5月13日(土)申込受付中 申込締切 2023年4月28日(金) 23:59
※お申込完了後のキャンセル・試験日程の変更はお受けできません。 |
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2023#3 | 2023年7月7日(金)・8日(土) ※2日間開催 |
2023#4 | 2023年9月9日(土) |
2023#5 | 2023年11月10日(金)・11日(土) ※2日間開催 |
正式名称 | JDLA Deep Learning for GENERAL |
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受験資格 | 制限なし |
試験概要 | 試験時間:120分 小問191問(前回実績) オンライン実施(自宅受験) |
出題範囲 | シラバスより出題(下記参照) |
受験費用 |
一般:13,200円(税込)
▼再受験の方
▼AI For Everyone修了者の方
▼団体での一括申込をされる方 また、G検定2022#3より10名以上の団体経由受験申込をいただいた企業様、団体様には、受験者の合否レポートを送付いたします。自社のデジタル人材育成の進捗状況把握等に是非ご活用ください。
▼ハンディキャップ受験について ▼その他
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人工知能(AI)とは (人工知能の定義) | |
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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 | トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ |
機械学習の具体的手法 | 代表的な手法(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)、データの扱い、評価指標 |
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、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック |
ディープラーニングの手法 | CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応 |
ディープラーニングの社会実装に向けて | AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価 法律(個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法)、契約 倫理、現行の議論(プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ) |
ビジネスパーソンの必携リテラシーとして、G検定の団体受験制度を導入する企業が増加中。社内研修や評価制度への導入や、AI活用人材の育成にご活用いただいています。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社/NRIシステムテクノ株式会社/NTTコミュニケーションズ株式会社/株式会社KDDIテクノロジー/株式会社ステッチ/独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構(JOGMEC)/東京海上日動システムズ株式会社/パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社/ 株式会社日立システムズ/株式会社丸井グループ/株式会社安川電機
※掲載順(五十音順)
著名な数学者 ジョン・E・リトルウッドは、下記の内容を述べています。『試験はほんとうの数学ではなく、次の段階に進むために勝たなければならない技巧的なゲームに過ぎない』と、今回のG検定はまさしく上記の内容に合致して、真のAIエンジニアの素養および本質を問うテストとは言い難いと思いましたが、深層学習へのかなり入門的な試験だと思うので、初めのステップとしてはいいかもしれません。大学卒業以上の多変数の微分積分、微分方程式、線形代数が理解できていれば、余裕です。
現在、自社にてDeeplearningを活用した製品、「画像を利用した異常検知システム」の製品開発責任者をしております。自身の知識レベルの判定とメンバー育成に活用できるのか判断したい考えから試験を活用しました。結果として、試験勉強の段階から試験範囲が非常に幅広い内容となっていることもあり、試験勉強をすることで知識が深まったり改めて再認識することが多く、非常に大きな気づきが得られました。まだまだ発展途上な分野な為、定期的に試験を受けてみることで常に新たな気づきが得られると考えております。
会社の事業モデルをAI志向へ切り替えるにあたり、自らもシステムエンジニア/コンサルタントからAIコンサルタントへシフトすべく、人工知能関連技術に関してはゼロベースの状態から勉強を始めました。 Deep Learningの発想、アイデアはどれも興味深く楽しく学べました。またG検定対策のおかげで基礎から網羅的に学ぶことができました。弊社では現在G検定合格者3名、全社的な取り組みとして推進しており、その効果として社内の一部ではAI用語も通じるようになりつつあります。
自分の理解度確認のために受けてみました。試験はディープラーニングだけでなく、統計的機械学習の理論から世間動向まで幅広い出題があり、良い意味で期待を裏切られました。また、成績優秀者として表彰もしていただいたことから、会社の中でも一目置かれるようになったため、今はまわりにG検定を勧める! 教える立場にもなっています。
ボランティア的に発足したG検定勉強会で300人超の合格者輩出 IT部門だけでなくビジネス・サイドも巻き込む秘訣とは
[G検定 合格者インタビューvol.18]ディープラーニング × 社内で広がるリスキリングカルチャー
(開催終了)【2/27開催】JDLA×スキルアップAI 共催セミナー「『DX推進スキル標準』の全体像とその活用」
このイベントは終了しました。
3年間でG検定合格者は500人以上に DXによる革新的な新薬創出に向けた、中外製薬の人財育成と風土改革
[G検定 合格者インタビューvol.17]ディープラーニング × 製薬企業のDX戦略
【人材育成 for DX】開催レポート #8「トップイノベーター像実現に向けた中外製薬のデジタル人財育成・風土改革の取り組み」
ゲスト:中外製薬株式会社 関沢 太郎氏
2023年 第1回「G検定(ジェネラリスト検定)」受験申込開始のお知らせ
2023年3月3日(金)・4日(土)の2日間開催! お申込は2023年2月22日(水)23:59まで
鍵は全社員のデジタルリテラシー向上 ~DX実現に向けたデジタル人材育成の進め方~
NexTech Week 2022【秋】特別講演レポート(10/27)