A級 ―― AI Implement Examination
AI 20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 20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 20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。
- 集合と確率 -和集合と共通部分 -絶対補と相対補 -ベイズ確率-条件付き確率
- 数列と行列
例題
例題
-ニューラルネットワークの基本的なネットワークの記載に必要な数式の読解力を問う - 関数と微分 -ニューラルネットワークの連鎖率で使われる数式の読解力を問う
下記はシラバス範囲外となりました。(AI実装検定®A級 第2回試験より)
1) 固有値・特異値分解
1) SyPy
1) 高校数学を超える統計学(確率分布/期待値/分散と共分散など)
2020年8月1日 AIE運営事務局 試験問題監査部会