G検定対策~第一章 人工知能(AI)とは~

こんにちは。管理人のピヨ猫でーす。

日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施している機械学習の認定試験のG検定って何かすごいらしいねー。この前、機械学習のセミナーでG検定に合格したという方が講師していて、みんな「おっ!」てしていたよ。僕も機械学習の仕事に就きたいからG検定取りたいけど、機械学習って分野が広すぎて何をどう勉強して良いかわからないんだー。

疑問がある

日本ディープラーニング協会(JDLA)がG検定の推薦図書を出してくれているから、これに従って勉強すれば良いんだよ。すごく分かり易く書かれているから、今まで理解できないと思っていたこともすんなり理解できるようになるよ。これから詳しく勉強方法を説明するね。

記事の説明です

 

1.日本ディープラーニング協会(JDLA)のG検定とは

日本ディープラーニング協会(JDLA)とは

日本ディープラーニング協会(JDLA)は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し、2017年6月1日設立日された一般社団法人です。
詳しくは以下の記事を参照ください。
日本ディプラーニング協会のG検定とは?

G検定とは

G検定は日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施している機械学習の検定試験です。
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であることを測る検定』です。

2.G検定の勉強方法

日本ディープラーニング協会(JDLA)の推薦書籍

G検定の勉強方法は至ってシンプルです。
日本ディープラーニング協会(JDLA)が「G検定の問題はここから出す」と言っている、日本ディープラーニング協会(JDLA)が推薦する書籍があります。

日本ディープラーニング協会(JDLA)のG検定の問題はここからでる!!

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 (EXAMPRESS) [ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 ]

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感想(1件)

なので、基本的にはこの本を読んで書いてあることが分かればG検定に合格できます。
この本はG検定の合格目的でなくてもとても良い本です。
機械学習を始める上での入門書と言った感じで、とても分かり易く順序立てて機械学習を行う上で必要なことが書かれています。機械学習を始める方は絶対に読んだ方が良いでしょう。

G検定の勉強のコツ

理解度を深めるコツとしては、
本を読む → キーワードを抑える → キーワードを見て意味が分かる程度になるまで、また本を読む
を繰り返すのが良いと思います。人それぞれですので、これが必ずしも良いということはありませんので、自分に合った勉強法があれば、自分に合った方法で勉強するのが良いかと思います。どうすれば良いかわからないという方は、上記の方法を試してみて下さい。

本記事で『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』の第一章のキーワードを纏めましたので、良ければ利用して下さい。

第一章~人工知能(AI)とは~のキーワード

1-1.人工知能(AI)とは

1.人工知能の定義

1.1 人工知能とは何か
  • 人工知能(Arifical Interisence)
  • 1956年
  • ダートマス会議
  • ジョン・マッカーシーが提訴
  • 推論、認識、判断など人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(情報処理システム)
  • 研究者によって人工知能の定義が異なる
1.2 人口知能の大まかな分類
レベル1:シンプルな制御プログラム
  • 予め全ての行動がプログラムで決められているもの
  • 制御工学、システム工学
  • エアコンの温度調整、洗濯機の数量調整
レベル2:古典的な人工知能
  • 探索・推論により知識データを利用するプログラム
  • 極めて複雑な振舞い
  • 掃除ロボット、診断プログラム
レベル3:機械学習を取り入れた人工知能
  • 機械学習
  • サンプルデータから入力と出力の関係を予想
  • 膨大なサンプルデータを学習
  • 検索エンジン、交通渋滞予想
レベル4:ディプラーニングを取り入れたプログラム
  • サンプルデータの中の重要な要素(特徴量と呼ばれる変数)を自動的に学習
  • 画像、音声など従来はコンピューターでは分析が難しいと言われていたデータも分析
  • 画像認識、音声認識、自動翻訳
1.3 AI効果
  • 原理がわかっている自動化は知能ではないと結論付ける心理
  • 人工知能のイメージは変化する。
  • 人工知能の貢献が過小評価される場合がある
1.4 人工知能とロボットの違い
  • 人工知能はロボットの脳
  • 人工知能はロボットの脳だけではない
  • 囲碁や将棋などのAIに物理的な体は無くても良い
  • 考える(知的な処理能力)を中心に扱うのが人工知能の学問分野

1-2.人工知能研究の歴史

1.人工知能研究の歴史

1.1 世界初の汎用コンピュータの誕生
  • 1946年
  • アメリカのペンシルバニア大学
  • エニアック(ENIAC)誕生
1.2 ダートマス会議
  • エニアックの誕生から10年後
  • 1956年
  • 世界初の人工知能(ロジック・セオリスト)
  • 数学の定理を自動的に証明
1.3 人工知能研究のブームと冬の時代
◆ 第一次AIブーム:推論・探索の時代
  • 1950年代後半~60年代
  • 英語⇔ロシア語の翻訳が注目される
  • トイ・プロブレム(おもちゃの問題)しか解ける
  • 複雑な現実の問題は解けない
◆ 第二次AIブーム:知識の時代
  • 1980年代
  • 専門知識をコンピューターに詰め込む
  • エキスパートシステム
  • 第五世代コンピューター
  • 専門知識の管理が大変
◆ 第三次AIブーム:機械学習・特徴表現学習の時代
  • 2010年~
  • ビッグデータ
  • 機械学習
  • ディープラーニング(深層学習)
  • 特徴量(知識を定義する要素)を自動的取得
  • 画像認識競技で圧勝
  • AlphaGo
  • シンギュラリティの懸念

第一章~人工知能(AI)とは~のポイントの復習

1-1節~人工知能(AI)とは~のポイント

AIの言葉はあいまいだけど推論や認識、判断をすることは共通認識であることと、AIの分類は抑えておいた方が良いでしょう。

AIという言葉

  • 1956年ダートマス会議にてAIという概念が提訴された。
  • 推論、認識、判断など人間と同じ知的な処理能力を持つ機械という概念は共通認識となっているが、感情や知識といった部分では研究者によって見解が異なり、一様な定義は無い。
    -ロボットとAIは別物

AIの分類

レベル1~4の区分けがある。

  • レベル1:シンプルな制御プログラム
  • レベル2:古典的な人工知能
  • レベル3:機械学習を取り入れた人工知能
  • レベル4:ディプラーニングを取り入れたプログラム

1-1節~人工知能研究の歴史~のポイント

やはりAIを実現するための土台となるコンピューターの生まれと、AI自体の生まれは抑えておいた方が良いでしょう。

  • 世界初の汎用コンピューターであるエニアック(ENIAC)1946年にアメリカのペンシルバニア大学にて誕生しました。
  • AI(人工知能)という言葉は1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが初めて用いたものです。
  • また、人工知能の歴史は抑えておいた方が良いでしょう。(節のタイトルですし(;^_^A)
    人工知能の歴史

第一章はこれで終了です。次章も頑張りましょーがんばろー

(参考)日本ディープラーニング協会(JDLA)のその他の推薦図書

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感想(2件)


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