今年(2020年)始まった資格AI実装検定(A級)に合格しました。
ディープラーニング実装師(A級)の称号が与えられるそうです。
(私が受験したのは2020年9月26日(土)に行われた、AI実装検定®A級 第2回試験です。)
HPの情報によると、今回の合格者数と平均得点率は次の通りです。
受験者数:181名 (申込者:206名)
合格者数:133名
(合格率を計算すると約73%)平均得点率(全体) 74.63%
平均得点率(数学) 71.33%
平均得点率(python)75.14%
平均得点率(AI) 77.43%
3か月前に合格したG検定(JDLA Deep Learning For GENERAL 2020#2)
を機にAIの資格を眺めていたら、AI実装検定を見つけました。
個人的に趣味でPythonをやっていたので、ちょうどいい機会になりました。
G検定とは違って、AI実装検定(A級)は半分以上数学です。
ただし、数学といってもほとんど高等学校の範囲(理系の範囲です。)なので、
理学部・工学部出身であれば特別な勉強はいらないです。
しかも範囲が限定されていて、HPにあるシラバスのとおり、
微分積分(偏微分含む)、線形代数(ベクトルと行列)、確率(集合、ベイズ統計含む)
をみっちりやっておくと大丈夫です。
AIの進歩は日進月歩なので、出題範囲も年々変化していくと思います。
記録までに第2回AI実装検定の出題範囲を記載します。
AI 20題
・入力層と出力層
・Weight
・順伝播の計算
・行列の掛け算
・バイアス項の導入
・sigmoid関数
・正解値の導入
・二乗和誤差
・誤差の微分
・誤差逆伝播法
・連鎖律
・偏微分
・アダマール積プログラミング 20題
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Sciket-learn数学 20題
・集合と確率 -和集合と共通部分 -絶対補と相対補 -ベイズ確率-条件付き確率
・数列と行列 -ニューラルネットワークの基本的なネットワークの記載に必要な数式の読解力を問う
・関数と微分 -ニューラルネットワークの連鎖率で使われる数式の読解力を問う引用元: 出題範囲(A級)
AI(人工知能)は、高校までに学んだ数学が驚くほど役に立つので、勉強が楽しいです。
(いや…勉強は本来楽しいもののはず…ですね。)