利用者:神草経知/sandbox
| G検定 | |
|---|---|
| 英名 | JDLA Deep Learning for GENERAL |
| 略称 | G検定、ジェネラリスト検定 |
| 実施国 |
 日本 |
| 資格種類 | 民間検定試験 |
| 分野 | 人工知能 |
| 試験形式 | オンライン実施(自宅受験） |
| 認定団体 | 一般社団法人一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
| 認定開始年月日 | 2017年（平成29年） |
| 等級・称号 | JDLA Deep Learning for GENERAL yyyy #no |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/ |
| 特記事項 | 多肢選択式 |
 ウィキプロジェクト 資格 ウィキポータル 資格 | |
G検定（じーけんてい）(JDLA Deep Learning for GENERAL)は、一般社団法人一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） が実施するAIに関する資格試験である。特に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応用する能力を持つ人材の輩出を目的として、年二回実施されている。ディープラーニングの技術が日進月歩する技術であることから検定・資格実施毎に実施年号を付与している。一般にG検定またはG検と呼ばれる。
201９年７月までの試験に関しては、オンライン受験（自宅受験）・多肢選択式・2時間で225問程度の問題が出題されており、試験中にテキストの閲覧やインターネットを通じた検索を行うことは禁止されていない。
JDLA認定資格とは
[編集]一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)は、ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）と、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目指し資格試験を主催している。ジェネラリストの認定資格をG検定（JDLA Deep Learning For GENERAL)と呼び、エンジニアの認定資格をE資格（JDLA Deep Learning For ENGINEER)と呼ぶ。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎に実施年号を付与し、両資格とも年二回のペースで実施している。
シラバス
[編集]一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)のホームページ[1]ではJDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1のシラバスを下記の通り、公開している。
- 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
G検定対策
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G検定対策用書籍
[編集]G検定対策用書籍は、２０１９年７月１７日現在、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が監修しているもの、推薦書籍、一般書籍の三種類が出版されており、以下のような価格で販売されている。
| No. | 種別 | タイトル | 著者 | 電子版(円) | 単行本(円) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | JDLA監修書籍 | 深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト | 浅川 伸一 (著), 江間 有沙 (著), 工藤 郁子 (著), 巣籠 悠輔 (著), 瀬谷 啓介 (著), 松井 孝之 (著), 松尾 豊 (著), 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修) | 2722 | 3024 |
| 2 | ディープラーニング活用の教科書 | 日本ディープラーニング協会 (監修), 日経クロストレンド (編集) | 1847 | 1944 | |
| 3 | JDLA推薦書籍 | AI白書2019 | 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会 (編集) | 2722 | 3888 |
| 4 | 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの | 松尾 豊 (著) | 486 | 1512 | |
| 5 | 深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 岡谷 貴之 (著) | 3024 | 3024 | |
| 6 | ビジネスパーソンのための人工知能入門 | 巣籠 悠輔 (著) | 1898 | 1998 | |
| 7 | AIをビジネスに実装する方法 | 岡田 陽介 (著) | 2052 | 2160 | |
| 8 | ロボット・AIと法 | 弥永 真生 (編集), 宍戸 常寿 (編集) | - | 2808 | |
| 9 | AI社会の歩き方: 人工知能とどう付き合うか | 江間 有沙 | 2160 | 2160 | |
| 10 | 一般書籍 | 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集 徹底攻略シリーズ | スキルアップAI株式会社 明松真司 (著), スキルアップAI株式会社 田原眞一 (著) | 2041 | 2268 |
| 11 | 実践で理解する G検定 ディープラーニング教本 | 神草 経知 (著) | 500 | - |
公開されている模試
[編集]２０１９年７月現在Webから受験できる模試は下記二つ。この他、上記スキルアップAI社の提供する徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集 徹底攻略シリーズの書籍の巻末問題が模試形式の問題となっている。
- Study-AI社の公開しているベータ版の模試 →2019年7月現在β版が225問無償公開されている。
- 個人サイトで運営されているG検定Web模試 →2019年7月現在10問ずつサンプルが無償公開されている。実践で理解する G検定 ディープラーニング教本
の巻末アクセスキーを利用すると、225問の模試、WebアプリケーションでJDLAの受験形式で受験できる。
受験者数推移
[編集]受験者数推移や、受験者の所属する企業・団体数などの 傾向分析を行なった結果が、以下より閲覧可能である。
脚注
[編集]- ^ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 （https://www.jdla.org）