2019-02

G検定

G検定:AI(人工知能)用語のまとめ集

G検定で出題されるAI(人工知能)用語の意味をひらがな順で紹介しています。 あ行 ー あ アジャイル型 開発の手法 開発着手時点で、ゴールを厳密に定義できない開発に適する。仕様変更に柔軟に対応可能な反面、プロジェクト管理が難しい欠点も...
数学におすすめ学習

数学が苦手な文系も読めるのか?「眠られなくなるほど面白い微分積分」

AI(人工知能)を勉強し始めると、最初の壁が、数学への理解です。 例えば、機械学習の手法には、「線形代数」「微分積分」「関数」など様々な数式が出てきます。 文系からプログラマーに転向した人の中には、コードを書ければ数学の知識が無くても実...
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G検定の過去問解説:ディープラーニングが実現化できた理由とは

AI(人工知能)で重要な手法であるディープラーニングは、コンピューターのハードウェアの進歩なしでは成り立ちません。 コンピューターの発達のお陰で、大量の計算を処理できるようになりました。 今回は、そんなAI(人工知能)技術の縁の下の力持...
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G検定の【ディープラーニング】【事前学習】【ファインチューニング】について

前回の記事では、ニュートラルネットワークが人工知能で実用的に使われなかったかの理由を書きました。 ここでは、G検定で出題される用語の解説をしています。 今回は、機械学習でも重要な手法【ディープラーニング】【事前学習】【ファインチ...
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G検定の過去問解説【ディープラーニングの概要】ディープラーニングとニュートラルネットワーク

今回は、G検定【ディープラーニングの概要】の「ディープラーニングとニュートラルネットワーク」の解説についてです。 (前の記事:G検定の過去問対策【機械学習1】具体的手法:教師あり学習と教師なし学習) AI(人工知能)を実用化できたのは、...
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G検定の過去問対策【機械学習1】具体的手法:教師あり学習と教師なし学習

文系の受験者も多いG検定の過去問の概略についてまとめています。 (参考記事:G検定の過去問対策「シラバス」:人工知能の動向と問題について) ここでは、G検定のシラバス:「機械学習の具体的手法」について解説します。 ...
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