G検定

対応ブラウザを用意。 一般的なブラウザであれば問題無い 回線、PCの安定化を図りましょう。 有線、再起動、サブの用意。 動作確認用チュートリアル画面で事前確認。 見直し戦略が重要。 見直し用のチェック機能に加えて、手元にメモ用紙があるといろいろ戦略が練れる。

ディープラーニング初期のCNN系列の有名どころは今でも論文に登場することは多い。 CNN、RNN、AutoEncoderあたりは基本的なモデルなので特性を覚えておいた方が良い。 強化学習周りは用語が多いので少し異なる対策が必要かも。

教師あり学習の分類と回帰、教師なし学習のクラスタリングのカテゴリ分けとおれぞれの性質は把握しておいた方が良い。 ディープラーニングの発展の歴史に半導体技術発展、フレームワークの存在がある。 機械学習の学習時の手順や課題を把握する必要がある。

最初の方がディープラーニングの技術的な話より、歴史的な話が多い。 書いてあることが正しいかどうかに加えて、何について聞いているのかを認識していないと誤答しやすい。 汎用人工知能≒強いAI、特化型人工知能≒弱いAIは覚えておいた方が良い。

G検定の時事、法規に特化した問題集。 普通の問題を解きたい方は他のサイトを見た方が良い。 G検定当日に時事、法規関連問題を見るとショック受ける方多いようなので、そのショックをいくらか軽減するためにだけに設置したものとなる。G検定時事問題、G検定最近の動向問題、G検定法規問題など。基本的にはarXivの論文の言い回しをベースに記載