AIの世界に足を踏み入れたとき、私が直面した最大の課題は、何から始めればよいかがわからなかったことでした。書店のAI関連の書籍コーナーは、まるで迷宮のよう。どの本が自分にとって最適かを見極めるのは一苦労です。
なぜそのようなことになるかというと、AIという言葉が専門家でも定義の異なる言葉で色々な対象や領域に使われ過ぎているからです
そのため同じAIというくくりであっても、書籍やネットの情報が自分の求めている情報とは合っていない可能性があります
さらに学習の初期段階では知識も乏しいため、学習の方向性が合っているのかどうか判断も難しいです
もし私がAIの学習を一から始めるなら、まずは「ディープラーニングG検定」の勉強から手をつけます。これからAIを学びたいと考えている方にも、G検定の勉強を始めることを強くお勧めします。
G検定は、JDLA(日本ディープラーニング協会)が、
「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、
事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」ことを目的に設けた検定です。
協会HPに掲載されているG検定の例題はこちらです
https://www.jdla.org/certificate/general/issues/
利用者登録すれば以下のサイトで模擬試験が受けられます
https://study-ai.com/generalist/
https://exam.diveintocode.jp/exam
G検定の魅力は、実務でAIを扱う際に必要となる概念や専門用語を適切な範囲と深さで学べる点です。「教師あり学習」「教師なし学習」など、初めは抽象的な用語のように思えるものが、実は重要な専門用語だと気づかされます。もちろん、これだけでAIを完全にマスターできるわけではありませんが、どのAI領域に焦点を当てるべきか、その地図を描くのには十分です。
以下G検定で出てくる項目で実務に役立ったという専門用語を列挙しておきます
・ILSVRC(Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge)
・特徴量
・線形回帰
・サポートベクターマシン(SVM)
・混同行列
・交差検証
・正則化
・勾配降下法
・正規化
・バッチ正規化
・畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
・VGG
・GoogLeNet
・ResNet
・RNN
・LSTM
最後に、G検定に合格すると、名刺に貼れるロゴデータがもらえます。
これがちょっとした自慢の種になるかもしれませんね！
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