生成AI 【地味に時間かかる】JDLA Generative AI Test まとめ【多肢選択式のヤバさ】
JDLA Generative AI Testの受験記。JDLAからの制約事項の都合、開示できる情報には限りがある。テキスト、問題集は無いので、生成AIパスポート試験のもので代替。その後にシラバスを元に語彙力アップ。自作問題作ってパワーアップ。(自作問題集は公開してます。)用語ベースのカンペを作って対応できる感じではない。
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G検定 JDLA G検定 2021年版、2024年版シラバスを比較してみた
はじめにG検定2024年#6(2024年11月8日（金）、9日（土）実施)から新シラバスに代わるらしい。それまでのシラバスを2021年版とし、新シラバスを2024年版として比較してみた。シラバスの入手は以下から。G検定まとめページまとめペー...
G検定 【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。
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの基礎数学
G検定シラバスとしては明記されていないが、数問出題される。難易度は低。しかし、過去問、問題集から外れた問題も若干出やすい。ノルムの算出方法、ベイズの定理なども事前に調べておく必要がある。上記に加えて以下の把握しておいた方が良い・CNNの畳込み演算の計算
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの応用に向けて
G検定シラバス「ディープラーニングの応用に向けて」の範囲の対策。難易度は超高。過去問、問題集ではほぼ歯が立たない。AI白書や時事ネタを収集しておく必要がある。自動運転のレベル。0 ドライバーがすべて操作
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの研究分野
G検定シラバス「ディープラーニングの研究分野」の範囲の対策。難易度は高。過去問、問題集だけではフォローしきれない。「自然言語処理の流れ」と「強化学習」について追加の情報収集が必要。画像注釈＝画像キャプション生成。自然言語処理の流れ。
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの手法
G検定シラバス「ディープラーニングの手法」の範囲の対策。難易度は高。過去問、問題中でだけではフォローしきれない。昨今のDNNを調べておく必要がある。Softmax：出力を正規化して確率として解釈。tanh：双曲線正接関数。ReLU：正規化線形関数、ランプ関数。
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの概要
G検定シラバス「ディープラーニングの概要」の範囲の対策。難易度は中程度、過去問、問題集で十分フォローできる。イテレーション＝重み更新回数。エポック＝訓練データを使用した回数。各種定理。・バーニーおじさんのルール・ノーフリーランチ定理・みにくいアヒルの子定理・モンベックのパラドックス
G検定 【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。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。
G検定 【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。