日本ディープラーニング協会が実施する「G検定」は、ディープラーニングをビジネス活用するための知識を問う検定試験である。合格のために特に重要となるポイントを解説する。前編では、検定の全体像と人工知能の歴史、機械学習を取り上げる。

連載
ディープラーニング「G検定」対策[前編]
目次
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第1回 G検定の全体像と勉強の心構え
日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する「G検定(JDLA Deep Learning for GENERAL)」。試験の全体像を整理した上で、どのような心構えで勉強を進めていったらよいかヒントをお伝えする。
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第2回 AIの基礎と歴史
G検定で再序盤に出題されることが多い、AI(人工知能)に関する重要キーワードや歴史を取り上げて解説する。いずれも基礎的な内容だが、顧客や社内の関係者にAIの説明をするときや、実際にAIの利用を検討・企画する際に必要となる。
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第3回 機械学習とディープラーニングの基本
いよいよ今回から、統計と機械学習に関する専門的な内容に入っていく。まずは、機械学習の代表的な手法や評価について、重要なポイントを見ていこう。
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第4回 G検定に必要な数学
今回は、G検定に合格する上で数学的知識を必要とする問題を取り上げる。G検定で出題される行列や微分の内容は、しっかりとやり方を理解していればたいていはすぐに解けるようなサービス問題と言える。