G検定のシラバスまとめ

1 min 615 views

G検定受験のために必要な情報としてシラバスをまとめてみました。

JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1

シラバスまとめ

人工知能(AI)とは(人工知能の定義)

人工知能をめぐる動向

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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
関連記事

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です