AI/人工知能に関する資格をまとめてみた　スキルアップに役立ててください

JDLA Deep Learning for GENERAL　G検定
AI実装検定
Python 3 エンジニア認定基礎試験
CG-ARTS検定　画像処理エンジニア検定
統計検定

JDLA Deep Learning for GENERAL　G検定

概要：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
受験資格：制限なし
試験概要：120分、小問226問（前回実績）の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験）

G検定の出題内容です↓

学習のシラバス
人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
人工知能をめぐる動向例題例題
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例題例題
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例題例題例題
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例題例題例題
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例題例題例題例題
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例題例題
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

資格試験について

当協会の実施する、資格試験について

AI実装検定

実際に今のAIで出来る事にテーマを絞り客観的にスキルを測ります。
具体的には、AIの中でもディープラーニング、さらに画像分類の実装スキルに焦点を絞り、以下三つのセグメントでの基礎力を測定します。

① ディープラーニングの実装に必要な数学の知識

高度な数学は必要なく、学ぶ範囲は限られています。

とはいえ、AIの実装というよりはAIの書籍や論文を読んでこれからスキルアップを図れる人材という意味で数学をはじめに理解しておくことが近道となります。急がば回れです。

文系の方やプログラマーの方、これを機会に数学も一つの言語と考え勉強して頂けたら幸いです。

② ディープラーニングの実装に必要なプログラミングの知識

AIの実装に難しいプログラミングの知識は必要ありません。

とはいえ、理論だけ理解してもAIを実装することは出来ません。

それに、AIの概念を数式や文章で理解するのはとても大変で、プログラミングで実行しながら理解するのが近道で楽な方法です。

③ ディープラーニングの実装について基礎理論の理解。

基礎理論は、実は足し算と掛け算です。ところが、ここが理解できていないと「何となく」しか実装することが出来ません。

しっかりと基礎を理解していることをこの検定を通し自他ともに確認することができます。

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Python 3 エンジニア認定基礎試験

◆受験方法
受験日：通年
試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
申込URL：http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html
受験料金：1万円（税別）　学割5千円（税別）
※申込み方法や受験方法に疑問がある場合は、オデッセイコミュニケーションズへ直接お問い合わせください。
※試験内容については公平を期すためにご質問へは一切回答致しません。

CG-ARTS検定　画像処理エンジニア検定

産業や学術分野のさまざまな領域において、一定の条件（開発目標・システム環境・予算・作業工程・コストなど）のもと、ソフトウェアや関連するハードウェア、システムの開発ができる能力が求められます。

工業分野、医用、リモートセンシング、ロボットビジョン、交通流計測、バーチャルスタジオ、画像映像系製品などのソフトウェアやシステム、製品などの開発を行うための知識を測ります。

CG-ARTS | 検定

マルチメディア検定、CGクリエイター検定、Webデザイナー検定、CGエンジニア検定、画像処理エンジニア検定

統計検定

「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。
日本統計学会は、中高生・大学生・職業人を対象に、各レベルに応じて体系的に国際通用性のある統計活用能力評価システムを研究開発し、統計検定として実施します。