ディープラーニングを、先進の情報技術を、事業に活かしましょう

日本ディープラーニング協会 (JDLA) のジェネラリスト検定(G検定)に合格しました。

試験の名称は「JDLA Deep Learning for GENRAL 2017」。「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する」もの。総受験者数1,448名、合格者数823名だったそうです。

Artificial Intelligence (AI)、日本語では人工知能と呼ばれる技術領域は、その時代時代において先進的であるような情報処理技術群のことです。したがって、ディープラーニングに限りませんが、人工知能技術を事業上の課題解決に活かすことはすべてのビジネスにおいて、いつの時代においても重要です。情報はすべてのビジネスの肝だからです。それがAmazonやGoogleやAlibabaのような超巨大企業を超巨大企業たらしめた理由ですし、今後は中堅中小を含むあらゆるスケールの事業の成否を左右することになります。変化はチャンスです。一緒に挑戦しましょう。

さて、試験についてです。

JDLAでは、ディープラーニングに関する知識を有し、「事業活用する人材(ジェネラリスト)」(以下、ジェネラリスト)と、「ディープラーニングを実装する人材(エンジニア)」の育成を目指しております。ジェネラリストについては、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材」と定義し、2020年までに10万人規模でジェネラリストを輩出することを目指し、知識面から育成を支援する活動に取り組んでおります。この度、受験申込の受付開始したG検定とは、本取り組みの一環であり、第一回目の資格試験となります。なお、初回に限り、学生の方は、特別料金で受験いただけます。

※ ディープラーニングとは、コンピュータが経験したことを学習し、概念の階層を通じて世界を理解する機械学習の方式(出典:Ian Goodfellow氏、Yoshua Bengio氏、Aaron Courville氏)

2017年度「G検定(ジェネラリスト検定)」受験申込受付開始

プレスリリースによれば、申込者の年齢層は、10代から70代まで。30代と40代が最も多く全体の62%。業種はIT・SE・開発・運用系が最も多く、全体の57%。その他、化学・素材・バイオ系からクリエイティブ系、企画・マーケティング系まで、幅広い業種の人が申し込んでいます。

試験の様子については日本経済新聞電子版の体験記事、『「AI検定」2時間233問 記者が受けてみた』が詳しいです。

試験内容は以下のシラバスに沿っていました:

  • 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
  • 人工知能をめぐる動向
    • 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
  • 人工知能分野の問題
    • トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
  • 機械学習の具体的手法
    • 代表的な手法、データの扱い、応用
  • ディープラーニングの概要
    • ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
    • ディープラーニングにおけるデータ量
  • ディープラーニングの手法
    • 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
    • 深層強化学習、深層生成モデル
  • ディープラーニングの研究分野
    • 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
  • ディープラーニングの応用に向けて
    • 産業への応用、法律、倫理、現行の議論

推薦図書は以下の3冊でした。

AI白書 2017

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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