G検定2021#2

G検定、受けてきたよーっっ（マジラブ野田風）てことで。

G検定直前詰込みで必死になって書いた勉強ノート、公開しておきマス。
画像だから必殺Ctrl＋F使えないじゃん。。。ってことであんま有用じゃないかもですが(笑)
一応Adobeに取り込んだのだ一部は文字認識してくれるのでは？！（淡い期待）

G検定study note.pdf

7609724 Bytes

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完全に私的勉強ノートですが、PDF化できたのでファイルごと貼り付けてみました。もしも誰かのお役に立てたならスキ、コメントをくれますと非常に喜びます・・・＾＾

※イメージキャプチャ↓

構成くらい書いておこう。構成なるものはなく、気になった順にまとめてるだけだけど。

p.1 適合率と再現率
p.2 人工知能の前提
└人工知能とは/ 探索・推論/ 知識表現/
p.5 ML(機械学習)
└教師あり学習
　└回帰
　└分類
└教師なし学習 
p.8 DL(ディープラーニング)
└NN(ニューラルネットワーク)
└DL(ディープラーニング)
　└確定的モデル
　└確率的モデル
└DLブレイクスルー
└DL活性化関数
　└tanh関数
　└ReLu関数
└DL学習率
　└勾配降下方
└DL精度を高めるテクニック
　└ドロップアウト
　└early stopping
　└データの正規化・重みの初期化
　　└標準か
　　└白色化
　　└重みの初期値を工夫する
　　└バッチ正規化

以下事前詰め込み時、トピック別粗まとめ
└人物
　└第１次AIブーム
　└第2次AIブーム
　└第3次AIブーム
└アンサンブル学習
└ニューラルネットワークの重みパラメータ学習
　└バッチ学習
　└ミニバッチ学習
　└逐次学習
└ILSVRCの歴史
└RNN
└入力重み衝突
└MLの評価指数
└XAI

【注意いただきたいこと】
本勉強ノートは個人学習のための私的なものであり、データ・情報の信憑性を担保するものではありません。
くれぐれもその点ご注意の上ご活用いただきたく願います。
いかなるクレームも受け付けられない旨ご了承願います。
もちろん、合格を保証するものではございません。
それでは、賢く勉強してAIの触りの知識をつけて鼻高を目指してくださいませ^^