AI実装検定【A級】に合格。ディープラーニング実装師（A級）へ

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%

引用元: ご報告：AI実装検定【A級】第2回実施結果

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）