G検定対策テスト：キカガク

＜ゴール目標＞
・G 検定合格のための知識を習得できている状態
・AI、機械学習、ディープラーニングに関する基礎知識を把握できている状態
・ディープラーニングの概要からプロジェクトの流れを把握できている状態

＜コース内容＞
●AI とは
・AI の定義
・AI の歴史
・AI の動向（探索・推論）
・AI の動向（知識表現）
・機械学習・深層学習
・AI の問題点

●基礎数学
・数理統計

●機械学習の手法
・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
・開発環境とデータ
・活性化関数
・学習の最適化
・さらなるテクニック

●ディープラーニングの手法
・CNN
・生成モデル
・画像処理の応用タスク
・自然言語処理
・音声処理
・深層強化学習

●ディープラーニングの周辺知識
・モデルの解釈性
・モデルの軽量化

●ディープラーニングの社会実装
・AI ビジネス
・AI プロジェクト
・データの収集と取扱
・データの加工・分析・学習
・社会展開の注意点
・クライシス・マネジメント