Amazon Goに代表される、来店客の行動を各種センサーで分析し、商品バーコードスキャンが不要な「無人決済方式の店舗」、リーバイ・ストラウス社のダイナミックな価格弾力性に関するデータを収集し、在庫管理に応用する人工知能プロジェクトなど、経営の根幹にAIが係わる事例が多数現れています。他社との競争上、AIは「全て」の企業の経営を左右するファクターとなりました。
G検定は、現在AIの中核をなす「ディープラーニング」の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを評価する最も有力な試験です。本検定を監修する東京大学の松尾豊教授は、この試験の意義を「業者のいいなりにならず、有効なAIシステムをユーザーの視点で企画できること」としています。
G検定の受検をお考えの方、ビジネスへの活用のためにG検定の内容を理解したい方に、本講座の受講をお勧め致します。
（高度な数学の知識は不要です）
・G検定の受検をお考えの方
・ビジネスへの活用のためにAIを理解したい方
(数式は必要最小限にし、図を用いた直感的な説明をします)
・G検定の合格
1）G検定合格のための基本知識
最初にG検定公式テキストの概要を説明します。次に、ディープラーニングがどのように機能するか理解するため、モデルの数学的な特徴を図を用いながら直感的に理解します。これらにより、AIがどのように使えるかや限界を理解できます。
2）広範な知識の習得及び豊富な演習の実施
G検定対応の問題演習、テキストに載っていないAIの時事問題や法律問題など広範かつ多数の知識が求められる分野を中心に学習を行います。これにより受講者ののご都合に合わせて、計画的に学習を進めることが出来ます。
・人工知能の基礎から学習
・人工知能のサンプルサイトを紹介
AIをオフィスや自宅などで試すことができます。
対面セミナーでは、G検定改訂シラバスの内容を網羅的、俯瞰的に概説し、各トピックスの詳細や問題演習は、受講後の動画により行います。
1．ガイダンス
講師自己紹介
人工知能のビジネスにおける必要性
G検定について/試験の概要・対策（ノートの作り方）
文系でもわかるG検定必須の数学の基礎と統計・確率
2．人工知能概論
人工知能とは
定義
人工知能の歴史と動向
人工知能をめぐる動向
探索・推論
知識表現
機械学習・深層学習
人工知能分野の問題
機械学習の具体的手法
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
モデルの評価
ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング
ディープラーニングのアプローチ
ディープラーニングを実現するには
活性化関数
学習の最適化
更なるテクニック
実例紹介（googleの実験サイトなど）
ディープラーニングの手法
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
深層生成モデル
画像認識分野
音声処理と自然言語処理分野
深層強化学習分野
モデルの解釈性とその対応
モデルの軽量化
ディープラーニングの社会実装に向けて
AIと社会
AIプロジェクトの進め方
データの収集
データの加工・分析・学習
実装・運用・評価
クライシス・マネジメント
＜テキスト＞
◆テキストはご自身でご購入ください。
・深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 第2版
著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会
出版社：翔泳社 2800円+税
・徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集
著者： 明松真司
出版社：インプレス 2100円+税
＜参考書＞
・AI白書2020
著者：独立行政法人情報処理推進機構AI白書編集委員会
出版社：KADOKAWA
【特記事項】
・本講座の受講によりG検定の合格を保証するものではありません。
