【ディープラーニングG検定対策】人工知能分野の問題

G検定
2020.04.01

G検定記事はこちら。
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/

【G検定対策】JDLAジェネラリスト検定2020~2024【カンペ、過去問、難易度、感想、チートシート？】
G検定の法規/近年の動向を含めた過去問っぽい問題集設置。 難易度はそれほど高くないが準備はそれなりに必要。文系の方々でも十分獲得可能。カンペに使える図解＆解説ページあり。毎回知人の誰かしらが受けているのでその情報を元に更新。問題集で慣らすという手法だと足元をすくわれる可能性が高い。
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2020.04.07
【ディープラーニングG検定対策】人工知能をめぐる動向
G検定シラバス「人工知能をめぐる動向」の範囲の対策。 難易度は中程度で、過去問、問題集で凡そフォローできる。 STRIPSは1971年 Richard FikesとNils Nilcsonの自動計画AI SHRDLUはCycプロジェクトから2001年にOpenCycとして公開される。
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2020.03.31

はじめに

G検定シラバス「人工知能分野の問題」の範囲の対策。
難易度は中程度。過去問、問題集でフォローできる。

人工知能の問題点

人工知能の問題点 その1
人工知能の分野に様々な問題がある。 これらを把握することで現状の限界を知り、現実世界への実現可能性を考察する必要がある。 第1次AIブーム時のパズルや迷路、チェス、囲碁で一定の成果は上がられた。 しかし、それは非常に限定された環境であり、現実世界の複雑な問題には適用できないという問題を指してトイ・プロブレム
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2020.02.06
人工知能の問題点 その2
前回の続き。 ただし、今回の問題点はディープラーニングにより解決されているものも含まれる。 知識獲得のボトルネック 特徴量設計の問題 シンギュラリティ(技術的特異点) 機械翻訳の歴史は以下となる。 1970年代後半：ルールベース機械翻訳 1990年代以降：統計的機械翻訳 コンピュータが「意味」を理解しているため、
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2020.02.09

強いAI＝汎用AI＝AGI(Artificial General Intelligence)
弱いAI＝特化AI

シンギュラリティについての各人の意見。

ヒューゴ・デ・ガリス21世紀後半に来る。人間の1兆×1兆のパラメータを持てるようになる。
イーロン・マスク危機感を感じている。OpenAI設立
オレン・エツィオーニ終末論は馬鹿げている
ヴァーナーヴィンジAIが人間の役立つ振りをやめる
スティーブン・ホーキンスAIは人類の終焉に繋がる。

以下のキーワードも押さえておく。

  • 基礎集計
    • 各種代表値(平均、分散、標準偏差)
    • 散布図にプロット
    • 相関行列を表示
  • 特徴量エンジニアリング
    • カテゴリかる変数(性別、国籍等)
      ↓
      1つの成分が1、その他が0。\(\begin{bmatrix} 1\\0\\0\end{bmatrix}\)
      • これをone-hot-encodingと呼ぶ

まとめ

誰が何と言ったが重要。
とくにシンギュラリティに関しては様々な意見があるため整理しておくと良い。

【ディープラーニングG検定対策】機械学習の具体的手法
G検定シラバス「機械学習の具体的手法」の範囲の対策。 上記に加え以下も調べておく必要あり。 ・t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ：t分布型確率的近傍埋め込み) ・・次元削減アルゴリズムの一つ
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2020.04.02

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