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