シラバスを分かりやすく

シラバスでE資格の全体を俯瞰することも有意義ですが、もし、試験の出題内容をさっとキーワード確認したい場合は 『現時点で持っている知識の確認』 を参照してください。

以降に登場する4つの科目は同じボリュームではありません。 『出題範囲の立体的イメージ』 にて説明しています。

AI技術の根底にある考え方は数学で説明され、数式の特性から理論を理解します。ただ、AIのふるまいを数学から理解できるようになることは簡単ではありません。E資格受験のために応用数学を学ぶのであれば、ある程度割り切って次に進むことも決して間違いではありません。

基本的な仕組みやアルゴリズムなどがあります。深層学習がAIのコアな部分とすれば、その周辺を固めているのは機械学習の技術です。強化学習は理論的にかなり難しい分野です。

深層学習の基礎です。AIを学習させることがどのようなことか、どのような技術があるのかの理解が問われます。また画像認識技術の中心的な畳み込みについても学びます。

深層学習の応用範囲です。GoogLeNetやAlphaGoより新しい技術が登場します。とても範囲が広く、著名な論文が多く登場します。

勉強でと言うより本格的にAI開発を行う場合に検討すべき事項です。新しい技術が次々登場することからも、AI技術の発展が現在進行形であることを伺い知ることができます。