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JDLA G検定はどんなだったか。/20180320_ABEJA_AI_NIGHT

JDLA G検定はどんなだったか。/20180320_ABEJA_AI_NIGHT

ABEJA Cloud AI Night@Nagoya Mar.2018
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201803 how about an exam which named jdla deep learning for general 2017

ITO Akihiro

March 20, 2018
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Transcript

  1. JDLA Deep Learning for GENERAL 2017 (所謂、G検定)はどんなだったか。 2018/3/20 ABEJA Cloud

    AI Night@Nagoya Mar.2018 Nishikawa Communications Co. Ltd. AI Business Development Unit Akihiro ITO
  2. 軽く自己紹介 • 昔話 ◦ IBM3090 / MVS / Assembler(証券オンラインとか) ◦

    HP / HP-UX / C, C++(FS-Xの空戦シミュレータがらみとか) ◦ NeXT / NeXTSTEP / Objective-C(購買管理とか) • 資格 ◦ 4級アマチュア無線技師( DroneでFPVできます) ◦ 証券外務員 ◦ JAF 国内Aライセンス(鈴鹿サーキット最高 !) ◦ 情報セキュリティスペシャリスト(情報処理安全確保支援士 申請中) ◦ JDLA DeepLearning for GENERAL 2017
  3. 出題分野(シラバスより) • 人工知能(AI)とは(人工知能の定義) • 人工知能をめぐる動向 • 人工知能分野の問題 • 機械学習の具体的手法 •

    ディープラーニングの概要 • ディープラーニングの手法 • ディープラーニングの研究分野 • ディープラーニングの応用に向けて
  4. 追加例題 ― 人工知能分野の問題 追加例題(2) 以下に挙げる用語は、第二次 AIブームが起こった際に取り上げられた問題である。 それぞれの問題の説明としてふさわしいものをそれぞれ 1つずつ選びなさい。 (ア)フレーム問題 (イ)シンボルグラウンディング問題 選択肢: 1.

    人間の持つ膨大な知識を体系化することが難しい。 2. 有限の情報量では、 現実のあらゆる問題に対処することは難しい。 3. 単語の文字列などの記号と、それの表す意味を結びつけることが難しい。 4. 膨大な知識を処理するための計算機の開発が難しい。 5. 十分なデータを取るためのインターネットを整備することが難しい。 解答: (ア)2 (イ)3
  5. 追加例題 ― ディープラーニングの手法 追加例題(7) 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を語群の中から 1つずつ選べ。 画像認識の国際的なコンペティションのひとつに、 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition

    Competition)がある。ここで、2012年にCNNのモデルである(ア)が優勝を飾った。それからというもの、続けざま にCNNのモデルが高い成果を上げている。 2014年にはインセプションモジュールという構造を利用した(イ)が優 勝し、(ウ)もまたそれに迫る優秀な功績を収めた。また、 2015年には残差学習という深いネットワークの学習を 可能にした(エ)がそれぞれ優勝している。 選択肢:語群 1. AlexNet 2. ElmanNet 3. GoogLeNet 4. ImageNet 5. LeNet 6. ResNet 7. VGG 8. WaveNet 解答: (ア)1 (イ)3 (ウ)7 (エ)6
  6. 計算問題は? • パーセプトロンで、x1 * w1 + x2 * w2 +

    b の出力が、1か0か。 • 7x7の行列に、パディング1、ストライド2で、3x3のフィルタで畳み込みを行った場合、 出力される行列のサイズは? • z = 2y^2 + 3x +1 を、yで偏微分しなさい。 というような程度。
  7. 次回は、2018年6月16日(土) ▪ G検定(ジェネラリスト検定) 名称 : JDLA Deep Learning for GENERAL

    2018 #1 概要 : ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する 受験資格 : 制限なし 試験概要 : 120分(予定)、 知識問題(多肢選択式)、 オンライン実施(自宅受験) 出題問題 : シラバスより出題(推薦図書あり) 受験料 : 12,960円(税込)程度 試験日程 : 6月16日(土)13時~15時 申込期間 : 5月予定
  8. じゃあ、 何をさせれば いいのか? AIが得意とするところ • 同じ作業を延々と、淡々と、高速、大 量、確実に行うこと。 • 一度覚えたことは忘れない。 AIを利用するときに満たすべき条件

    • 大量のデータに対して、高速に安定 して判断を求める必要がある。 • 予測結果には、一定数の間違いが 含まれることを許容できる。