日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する「G検定」合格を目指す上で、重要なポイントを前後編で解説する本講座。後編は、いよいよディープラーニングの技術を取り上げる。最後には番外編として、受験記も用意した。
関連講座:ディープラーニング「G検定」対策[前編]
日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する「G検定」合格を目指す上で、重要なポイントを前後編で解説する本講座。後編は、いよいよディープラーニングの技術を取り上げる。最後には番外編として、受験記も用意した。
ディープラーニングを十分に理解するには、学ぶべきことが多くある。それぞれの詳細な解説は専門書などに任せるとして、本講座ではG検定の受験勉強を進める上で重要なキーワードやトピックを紹介していく。
AI(人工知能)の主な用途の1つが、画像処理である。今回は「G検定」合格のために必要な画像処理の技術について、「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」などディープラーニングの代表的な手法を取り上げながら解説する。
今回は、ディープラーニングの技術のうち、強化学習(深層強化学習)と生成モデルを取り上げる。例題と解説を中心に、技術の仕組みや応用例について解説する。
今回は、ディープラーニングの活用事例と関連する法律・倫理について解説する。日々新しいニュースが生まれている領域であり、G検定でも回を追うごとに新しい問題が登場する。
50代元リケジョ、開発現場から離れて久しい筆者が、「G検定」を受験することになった。だが、合格までの道のりは平たんではなかった。そんな筆者の受験記をお届けする。