一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する，AI・ディープラーニングの活用リテラシー習得のための検定試験である G 検定に合格することを目指して，勉強します。

G 検定に合格することで，ディープラーニングをはじめとする，AI に関する様々な技術的な手法やビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを確認します。

試験対策ノート

G 検定の試験範囲（シラバス）を基に，対策ノートを作成します。

人工知能（AI）とは

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

  • 人工知能分野の問題

機械学習の具体的手法

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
  • モデルの評価

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
  • ディープラーニングのアプローチ
  • ディープラーニングを実現するためには
  • 活性化関数
  • 学習の最適化
  • 更なるテクニック

ディープラーニングの手法

  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  • 深層生成モデル
  • 画像認識分野
  • 音声処理と自然言語処理分野
  • 深層強化学習分野
  • モデルの解釈性とその対応
  • モデルの軽量化

ディープラーニングの社会実装に向けて

  • AI と社会
  • AI プロジェクトの進め方
  • データの収集
  • データの加工・分析・学習
  • 実装・運用・評価
  • クライシス・マネジメント

数理・統計

  • 数理・統計