ディープラーニングG検定の勉強中 その2

先日開始したディープラーニングG検定の勉強ですが、公式テキストを読み終わりました。

内容としては、

・人工知能(AI)の歴史
・機械学習の手法
・ディープラーニングの概要と手法
・ディープラーニングの研究分野と産業への応用・活用
・ディープラーニングが関わる社会問題とその対応

という感じでした。

具体的な計算方法や実装については全く触れておらず、知識面での充実を図るような内容でした。
実装はE資格があるので、そちらにまとまっているのでしょう。

G検定公式テキストには数式なども出てこないこともあって、読み物感覚でスムーズに読み進められました。
これ一冊を読めば、AIについて大まかなことを理解できてしまうので、なかなかよくできたテキストだと思います。

それで、次の段階は問題集への取り組みということになるのでしょうけど、早い段階で問題集を丸覚えしてしまうと、公式テキストにも出てくる「オーバーフィッティング」状態に陥ってしまうので、次は前回から開始した「最短コースでわかるディープラーニングの数学」に取り組んで、ディープラーニングに関する数学の内容を理解・把握することにします。
また、Pythonの数学系モジュールにも慣れたいので、逐次ソースを作って動かしてみるつもりです。

この数学の勉強の進捗についても、このブログで報告していくつもりです。


進捗状況
ディープラーニングG検定公式テキスト
320/320ページ まで読了(100%)

最短コースで分かるディープラーニングの数学
39/328ページ まで読了(11.9%)

試験まであと69日

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