AI実装検定【B級】に合格。ディープラーニング実装師（B級）へ

今年（2021年2月20日）始まった資格AI実装検定（B級）に合格しました。

ディープラーニング実装師（B級）の称号が与えられるそうです。
（私が受験したのは2021年2月20日（土）に行われた、AI実装検定®B級 第1回試験です。）

すでに、2020年9月26日（土）に今回の資格の上位資格である
「AI実装検定A級（第2回試験）」に合格しているので、
取得順序としては逆であったりしますが、それは置いておいて…。
第１回目つまり初めての試験に合格するのですから、気持ちがいいものです。
それは…それは…全国「初」の資格取得ですから。

結果は、得点率が96.67%ということで、
30問中1問を間違えている詰めの甘さを露呈させていますが、
合格に甘んじることなく、知識の習得に努めたいと思います。
まずはＧ検定の公式参考書の復習から始めます。

今年は他に「AI実装検定®S級」、「Ｅ資格」、「Python3 エンジニア認定基礎試験」
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」などにも挑戦していきます。

第１回AI実装検定（B級）の概要は↓です。

　AI実装検定（B級）出題範囲

学習と推論
１．学習モデルと推論モデルの概念的理解
２．パラメータの概念的理解

データ とタスク
１．構造化データと非構造化データ（画像・音声データ）
２．分類と回帰の概念的理解

パターン認識
１．評価指標(汎化性能,パラメータの更新)
２．世界モデルの概念的理解

歴史
ILSVRCなどのAIコンピティションで競争されたのは何か

読み書き表現
１．機械学習で頻出するギリシア文字の読み方
２．行列,確率統計,微分がAIの記述に必要な理由
３．プログラミング言語がAIの記述に必要な理由
４．数式表現（線形モデルの内積表現,平均と分散）

計算と整理
１．CPUとGPUの計算手法の違い
２．計算量理論（メモリコスト/時間コスト）

開発と運用
１．学習済みモデルの利用（API利用,転移学習,研究開発)
２．エッジAI,オンプレミスとクラウドの概念的な違い

引用元: AI実装検定（B級）出題範囲