A級 ―― AI Implement Examination

AI 80題

ディープラーニングの基本構造であるニューラルネットワークの基礎的な構造の理解を問います。

  • 入力層と出力層 例題
  • Weight
  • 順伝播の計算 例題  
  • 行列の掛け算 例題
  • バイアス項の導入 例題
  • sigmoid関数
  • 正解値の導入
  • 二乗和誤差
  • 誤差の微分
  • 誤差逆伝播法
  • 連鎖律
  • 偏微分
  • アダマール積

プログラミング 80題

ディープラーニングの実装においてデファクトスタンダードであるPythonと、数値計算をするための各種ライブラリの実装知識を問います。

数学 80題

ディープラーニングで頻出する数学の内容について、計算が出来るかを問います。高校数学の内容ですが、ごく一部大学数学が入ります。