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大橋 俊昭

2019.3.29その他 

代表取締役

大橋 俊昭

日本ディープラーニング協会(JDLA)G検定ジェネラリスト資格を取得いたしました!

こんにちは、代表を務めております、大橋です。

この度、日本ディープラーニング協会(JDLA)の資格試験であるG検定ジェネラリスト(JDLA Deep Learning for GENERAL)を取得しましたので、ご報告させていただきます。

日本ディープラーニング協会(JDLA)とは!?

日本ディープラーニング協会(JDLA)

https://www.jdla.org/

設立2017年6月という歴史は浅いですが、人工知能(AI)分野のディープラーニング技術による日本の産業競争力の拡大を目指すという大きな目標を掲げている協会です。

「産業活用促進」「人材育成」「公的機関や産業への提言」「国際連携」「社会との対話」を活動の軸としており、人材育成では「2020年までにディープラーニング技術者3万人を育成」というミッションも掲げています。まさに、日本のディープラーニング産業においてのリーダシップをはかろうとする意気込みを感じますね。

G検定ジェネラリストとは!?

「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活動方針を決定して事業応用する能力を持つ人材」というのが協会が定義するジェネラリストになります。

ディープラーニングをビジネスに活用しよう!!と思っても何をどうすれば良いのか迷ってしまうはずです。ディープラーニングは決して万能なわけではありませんし、ディープラーニング以外のさまざまな機械学習を使うほうが有効な場合もあります。「最適解」を見出せることがとても大切ということです。

また、数々の事例を知り得た状態でどのようにビジネスへ取り込めるかということを考えることができることも重要であって、ゴールへの道標を示すことができる人材がこのジェネラリストという立場の方々ではないでしょうか。

検定範囲(学習のシラバスより)

分類
キーワード

人工知能(AI)とは!?
定義、ダートマス会議、ILSVRC(画像認識精度競技会)での出来事

人工知能(AI)をめぐる動向
第1次AIブーム(推論・検索の時代)、第2次AIブーム(知識の時代)、第3次AIブーム(機械学習・特徴表現学習の時代)、シンギュラリティー(技術的特異点)

人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、弱いAI、強いAI

機械学習の手法
教師あり学習、教師なし学習、強化学習

ディープラーニングの概要
ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)、勾配消失問題、過学習(オーバーフィッティング)、事前設定パラメータ

ディープラーニングの手法
オートエンコーダ、畳み込みニューラルネトワーク(CNN)、再帰的ニューラルネットワーク(RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、深層強化学習

ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、強化学習、マルチモーダル

ディープラーニングの応用
産業分野への応用、法律、倫理

https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No03

基本的には上記の通りですが、ディープラーニングの手法では畳み込みニューラルネトワーク(CNN)に改良を加えたカプセルネットワーク、ディープラーニングの研究分野では自動運転レベル(0~5の6段階の技術到達度)等の最新動向についても出題されました。

取得してみた感想

人工知能(AI)というものが良く分かりました。ディープラーニングが人工知能(AI)を飛躍的に進化させたことも少しは理解できました。そして、課題解決するにあたり、ディープラーニングありきではなく、課題の根っ子を知り、有効な対策をぶつけていくことが大切ということを習得できました。

しかしながら、能力不足、そして、経験皆無、という状態ですので、ジェネラリストとしてはまだまだですね。

今後、人工知能(AI)を取り入れたサービス展開が普通に必要になります。そのための準備を進めて参ります。これからもマリンロードを宜しくお願い申し上げます。<つづく>

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