G検定ディープラーニング検定「G検定」の例題を解いてみよう
日本ディープラーニング協会が実施する「ディープラーニング検定」のうち、ジェネラリストを対象とした「G検定」は、JDLAの公式サイトにいくつか例題が掲載されている。その例題をいくつか見てみることにしよう。プログラミングおよびソフトウエア開発の...
G検定
G検定 AIAIの身体性
AI が実世界における抽象概念を理解し,知識処理を行う上では,身体性を通じた高レベルの身体知を獲得し,次に 身体知を通じて言語の意味理解を促し,抽象概念・知識処理へと至るのではないかということが議論されている.
G検定【G検定合格者】試験当日に手元に準備したもの＋試験時の振る舞い
G検定G検定対策 AIジェネラリスト育成コース 業界最安値の受講料金！なんと今なら不合格者全額キャッシュバック実施中！
当コースは、ゼロからAIの基礎知識を網羅的に学びたい人へ向けた入門講座です。AI、機械学習、深層学習の基本的な知識を獲得した後、ビジネス活用に必要な周辺知識の獲得を目指します。G検定とは、AIの基礎知識を持ち、ビジネスを正しく推進できるジェ...
AIディープラーニングの活用 人材不足
ディープラーニングの活用を進めていく必要性の高まりに対して,日本国内においてはそうした先端 IT 技術に精通した人材不足が懸念されている.例えば,経済産業省が定めた先端 IT 人材がどのような人材需給状況にあるかの推定によると,2020 年...
G検定ディープラーニングの学習の目的
ディープラーニングの学習の目的ディープラーニングの学習の目的は,損失関数の値をできるだけ小さくするパラメータを見つけることである.このような問題を解くことを最適化という.このパラメータを見つけるアルゴリズムとして有名なのはSGDである.ただ...
G検定JDLA G検定模試をひたすら解説する！
G検定【2020年版】G検定対策はテキストkindle版がおすすめ（JDLA ディープラーニング ジェネラリスト検定） – 営業アップデート
AI強化学習とは
強化学習機械が試行錯誤することで,取るべき最善の行動を決定する問題を扱うことができる学習方法を強化学習という.強化学習はボードゲームや自動運転,またロボットの歩行動作などに活用されている.代表的なアルゴリズムに Q学習があげられる.強化学習...
G検定ディープラーニングとソフトウェアフレームワーク
ディープラーニングはソフトウェアフレームワークを利用して実装するのが一般的である.多層のニューラルネットワークモデルを定義し,データを用いて学習・予測を実行するのがフレームワークの役割だが,重要なのはネットワークの記述方法とその柔軟性である...