G検定

分野別学習

全範囲のランダム演習、苦手問題の復習、分野ごとの集中演習を同じ流れで始められます。

人工知能とは

人工知能の定義、AI効果、人工知能分野で議論される問題

11
学習開始

人工知能をめぐる動向

探索・推論、知識表現、エキスパートシステム、機械学習・深層学習の動向

26
学習開始

機械学習の概要・具体的手法

教師あり・教師なし・強化学習、モデルの選択と評価

37
学習開始

ディープラーニングの概要

ニューラルネットワーク、活性化・誤差関数、正則化、誤差逆伝播、最適化

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学習開始

ディープラーニングの要素技術

全結合・畳み込み・正規化・プーリング・回帰結合・Attention・データ拡張

49
学習開始

ディープラーニングの応用例

画像・自然言語・音声、深層強化学習、データ生成、転移学習、解釈・軽量化

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学習開始

AIの社会実装に向けて

AIプロジェクトの進め方、データの収集・加工・分析・学習

14
学習開始

AIに必要な数理・統計知識

確率・統計、仮説、相関、距離、最適化に必要な数理知識

14
学習開始

AIに関する法律と契約

個人情報・著作権・特許・不正競争・独占禁止法、AI開発・サービス契約

37
学習開始

AI倫理・AIガバナンス

ガイドライン、プライバシー、公平性、安全性、透明性、社会的影響、AIガバナンス

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学習開始