ＡＩ実装検定

Ｇ検定を取得してから全く手つかずだったＡＩの勉強。

三度再開したいと思います。実装の分野で。

学習のシラバス（Ａ級）

▼ 数学　20題
・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 （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）

▼ 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。
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Sciket-learn

▼ 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
・Weight
・順伝播の計算
・行列の掛け算
・バイアス項の導入
・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