G検定 JDLA G検定受験者は先2年間にわたり受験料が半額に！G検定保持者の継続学習に最適！
JDLA G検定保持者の継続的なAI学習に最適な方法だと思います。JDLA G検定を受験した場合、この先2年間にわたり、受験料が半額になるという案内です。 G検定の再受験料が2年間にわたり半額に！ 先日、JDLA試験問い合わせ窓口よりメール...
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G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その9）
1 A社が保有する個人情報において、個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）に照らすと以下がいえる。 A社は、個人情報の利用目的を変更する場合には、変更前の利用目的と関連性を有すると合理的に認められる範囲を超えて行うことができない。公衆...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その8）
1 以下の計算グラフについて、a=2, b=1, e=5 が与えられたとき、dの値は3となる。 2 Cycプロジェクトは、第2次AIブームの中でダグラス=レナートによって提唱され、現在も継続している「現代版バベルの塔」と呼ばれる取り組みであ...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その7）
1 株式会社Aの従業員Bが行う発明に関して、Bの発明が過去の職務に属するものであったとしても、職務発明は成立し得る。 2 個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）が定める個人情報取扱事業者の説明において、個人情報取扱事業者が個人情報を取...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その6）
1 異なる音声データを比較する際にはDPマッチングや隠れマルコフモデル（HMM）などを用いた伸縮マッチング手法が広く用いられるが、こうした手法が必要な理由は、たとえ同一の単語でも発音ごとに各音素の長さは変化するため、１つの時間伸縮する枠組み...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その5）
1 ニューラルネットワークで多クラス分類を行うとき、出力層に用いる活性化関数として（ソフトマックス関数）がある。 2 収集・生成したデータや学習済みモデルを知的財産として保護しようとする場合に、以下の点を念頭に置くべきである。 収集した生デ...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その4）
#4-1 Word2vecは、単語をベクトルとして表現することにより、ベクトル間の距離や関係として単語の意味を表現しようとするモデルであり、スキップグラム（skip-gram）とCBOW（Continuous Bag-of-Words）の２...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その3）
#41 （エポック）はパラメータ更新にかかわる単位のうち、訓練データ全体を何回繰り返したかを示す語句である。 #42 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識のモデルに関する説明。 AlexNetは畳み込み層・プーリング層・...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その2）
#21 AI技術の進展に伴って現れた新しい脅威のひとつに、（ アドバーサリアル・エグザンプル攻撃 ）の問題がある。悪意のある人物が、詐欺やポルノグラフィーの製造に利用したり、選挙におけるネガティブキャンペーンに用いたりすることで、社会的・政...
G検定 G検定 2020年 第3回 振り返り（その1）
#1 t-SNEは、2008年に発表されたデータ視覚化、次元削減に用いられる手法である。t-SNEの最後の3文字は手法を表す頭文字であり、それぞれSは確率的stochastic、Nは隣接（項目）neighbor、Eは埋め込みembeddin...