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G検定実践トレーニング

15,000 

  • Step1 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
  • Step2 人工知能をめぐる動向
  • Step3 人工知能分野の問題
  • Step4 機械学習の具体的手法
  • Step5 ディープラーニングの概要
  • Step6 ディープラーニングの手法
  • Step7 ディープラーニングの研究分野
  • Step8 ディープラーニングの応用に向けて
  • Step9 G検定トレーニング
  • G検定実践トレーニング リソース
*本コースは練習問題のみのコースです。「G検定」対策にご活用ください。

【期間】購入後60日間

商品カテゴリー:

概要
About

日本ディープラーニング協会が運営する資格試験「G検定(ジェネラリスト検定)」合格に向けた、練習問題からなる実践トレーニングコースです。「G検定」の出題範囲に応じて、出題形式である多肢選択式の練習問題を全300題以上取り揃えています。単元別の問題練習で理解を確認し、最終的には本番を想定した模擬試験に何度でも取り組めます。すべての問題がオンラインでいつでもどこでも学べる点が特徴です。

➢ 構成: 全300題以上の練習問題、本番を想定した模擬試験(全てオンラインで完結)
➢ 時間: 10〜20時間程度
➢ 価格: ユーザー数に応じてID課金(定価15,000円/60日間コース)

*本コースは全て「G検定」対策の練習問題のみで構成されています。ビデオ教材やプログラミング演習は含まれませんので、ご了承ください。

**「G検定」対策には、zero to one の「人工知能基礎」、「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」にて学習を重ねていただいたのち、本教材にて実際の試験対策を行っていただくことをおすすめしております。


問題分野リスト
Question Category


1人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
  • ・定義
  • ・ブーム
2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
3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
4機械学習の具体的手法
  • ・代表的な手法
  • ・データの扱い
5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
6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
7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
8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
9G検定トレーニング
  • ・模擬試験

制作
Production

【制作】株式会社zero to one