G検定は社会人として持っておくべきAIについてのリテラシー。 E資格はきちんと理論的背景を理解した、AIの実装をリードできる人材、ということですね! G検定・E資格を取得するメリット 一般の方々に対してそれぞれの資格を取得のメリットをアピールするとしたら、それぞれどのような点がございますか? エンジニアの方ではないのでしたら、E資格はひとまず関係ないでしょう。 G検定についてですが、そもそも人工知能の知識は当たり前の常識になる話であり、その前提で世の中がこれから作られていくことになります。 ですので資格の取得メリットを申し上げるというご質問でしたが、 Gについてはもはや「知らないとやばいよ」というくらいの感じです笑 なるほど笑 メリット云々の前に「そもそも基礎知識として知っておくべきこと」ということですね! E資格についても、取得メリットや勉強する意義などお伺いしたいです!
※ちなみにここまで言っておいて恐縮ですが,私は講座及び受験の費用は すべて会社に負担 してもらいました.ちょうどその年度に会社の年間ベストエンジニア賞的なものを受賞し,その報奨として受験することができました. もしその報奨がなかったら受験していたかどうかは,正直微妙なところです . 図6 お金 4, 試験の内容 前述した通り,試験の内容は口外禁止されているためお伝えすることができません.内容は,シラバスの通りです.なので,私が抱いた印象のみを下記に述べます. ・ 最新の機械学習系の論文 を追っていないと,解けない問題が出る. ・思ったより,(深層学習ではない領域の)機械学習の設問が多い.そんなマニアックな実装……と試験中に苦笑い. ・ とにかく実装力 !実装&実装&実装. ・数学・統計はそこまで難しくない.特異値やベイズあたりをしっかり理解しておけば解ける. ・試験はパソコンで解きます.計算用紙とボールペンが与えられます.時間もとにかく足りないので,数学の計算問題は後に回したほうが良いです. 図7 試験の形式が統計検定2級に似てるなと思っている私 5, 合格し,その後何が変わったか E資格合格後,常に99. 9%の精度を誇るモデルが作れるようになり,どんな論文もすらすら読め,GAFAに転職して年収1, 000万円プレイヤーに……なんてことにはなりません.変わったことと,変わらなかったことを書いてみます. ディープラーニングの資格e検定の受験・取得方法まとめ | IT Edtechプログロボ. 〇変わったこと ・学習アルゴリズムの背景を理解できるので,機械学習を用いる案件で,顧客への説明能力が飛躍的に上がった. ・思うような精度がでない時の,原因と対策を考える力が伸びた. ・(時間はかかるが)論文を理解することができるようになった.理解が難しい時は,なにを調べればよいかもわかるようになった. ・Python(特にnumpy)への深い理解 〇変わらなかったこと ・対外的な評価,影響 →資格自体の認知度が低いこともあり,この資格を持っていることで何かが有利に作用したことはありません.御多分に漏れず名刺にロゴを入れたのですが,特に話題に持ち上がったことはありません. ・年収(雀の涙) ・深層学習ライブラリに関する知識(講座でも,試験でも問われない領域だからです) 6,結論 「この資格って,結局なんなの?」 広義には,深層学習・機械学習の理論を理解し,それらを正しく実装する能力を有することを対外的に証明するものであると考えます.
6%(2021#2)、2期連続合格率90%超え 専属アドバイザーのビデオ通話サポート・AIエンジニア講師に質問し放題 課題コード添削無制限 オンラインに特化した学習システム 1動画平均7分で、スキマ時間に学べる 計740問以上の試験対策問題が受け放題 オプションの基礎講座セット:数学・統計学・Python・機械学習を初学者向けに解説した基礎講座で、ゼロからE資格に合格可能 【前提知識】※ E資格スキルチェックテスト で基礎知識を無料診断 SkillUp AI (スキルアップAI) 現場で使えるディープラーニング基礎講座 対面・ライブ配信・オンライン 対面・ライブ配信:29万8000円 オンライン:27万9000円 (記載なし) 機械学習講座:6万円 E資格模試:3万円 合格率76.
〇E資格の受験費用 一般 32, 400円(税込) 学生 21, 600円(税込) 〇講座の受験料 約20万円~45万円 ※いずれも,2019/01/09 22:15現在 私が受講を決めた当時(2018年2月ごろ)は3つしかありませんでしたが,いまは 7つ あるようです.私は スキルアップAI の,東京1期生として講座を受けました. ※当時の比較は こちら です.その内アップデートします. 講座は必要? 誤解を恐れずに申し上げますと,講座を受けなくても 試験に合格する学力を身に着けることはできます .理由は,講座を受けなくても,ディープラーニング協会の参考図書をはじめとした素晴らしい書籍や無料のmoocが世の中にはたくさんあるからです.実際講座を受けていても,「あれ? 2021年第1回「E資格」合格率は78.44％、10代や60代の合格者も | Ledge.ai. これ ゼロつく でやったぞ ……?」とか, 自己学習できることをあえて高いお金を払って学んでいる ような負の錯覚に陥ることも多々ありました. 図4 落ち込む私 それでもレベルの高い講師陣や,サポートの方々に直接質問できる環境があったのはとてもありがたかったです.例えば普段は聞けない論文に記載されている計算の途中式なども,元の式から「偏微分して,展開して……」と懇意に教えてくださり,とても理解が進んだこともありました.また,現場で実際に機械学習をやられている方が多いため,本とかでは学べない numpyあるある とか, 環境どうしよう問題 や, 論文どうやって探してるの?問題 など,そういう生のディープな知見を得られたことも,とても良かったです. 図5 im2colの実装時の私 しかし, もし講座が任意だったら,自己学習より効率が良く質の高いカリキュラムを,多額のコストを払ってまで受講するかと言われれば,私はしないと思います . 金額が高いのは必然であると考えます.JDLAの定めるシラバスがあまりに広範囲なため,学習することが多くなる→教材も多くなり講座期間も長くなるためです.しかしそれでも 普通の社会人がポンと出せる金額ではない からです. (※でも,JDLAの例題集は講座でしかもらえなかったり……) なので今後は,リアルの講座がアーカイブされオンライン化が進み,それに伴いディスカウントされていけば良いな,と思っています.そうすれば,JDLAのミッションであるディープラーニング技術者の増加がようやく現実味を帯びてくるのではないでしょうか.
Zero to one 社のコース を使いました。 コース詳細や価格はHPで確認してください。 ※最近は価格競争による価格改定があるので、 まとめサイト の情報ではなく認定プログラムのページで確認しましょう。 なぜそのプログラムを選択した? オンデマンドでいつでも受講できること。 → 仕事があるため。この条件だけである程度絞られる。 Python や 線形代数 はあまりなくてもよいが、 機械学習 は基礎から学べる事。 → ディープラーニング だけのプログラムもあるので、コンテンツの範囲には注意。 基礎や 機械学習 を追加すると高額になるものも。 価格ができるだけ安いこと。 ここまでで数コースに絞られます。さらに・・・ 松尾豊教授の監修、アンケートの公開、法人導入実績あり。 富士通 の資格認定でZero to one社がお薦めとされていたこと。 これらを決め手として、「信頼性が高そうだ」と判断しました。 受講者のレベルは? おおざっぱですが、数学は大学初等レベル、 Python は基礎レベル( チュートリアル ひととおりやった程度)です。 プログラムの内容はどうだった? E資格のおすすめ参考書5選！E資格で合格するなら参考書を上手に使え！│AI研究所. 全体感をざっくり言うと「良くも、悪くも」でした。 コンテンツの範囲は十分でした。(数学・ Python の基礎、 機械学習 ~ ディープラーニング ) ストレートな表現は避けますが、「かなりストレスのたまるコンテンツ」も中にはありました。 しかし、終わってから考えてみると、そもそも扱っている内容が広く難しいものなので、すべてを完璧にコンテンツに含めることは不可能だと思います。 試験の性質上、自ら学ぶ姿勢が重要になるため、不明瞭なところがあればWebや原著論文などをあたればよいわけです。 注意点 「ペーパー(PDF含)で学習したい方」「資料を手元に残しておきたい方」には不向きです。(私は特にこれがアンマッチでした) → プログラムはコンテンツも重要ですが、どのような学び方ができるか(オンデマンドなのか、講義スタイルで質問しまくるのか、など)も重要なので、注意深く確認してください。(決して安い受講料ではありませんから) どれくらいの期間・時間、勉強したの? 学習期間:2か月(受験を決めたのが遅かったので) 学習時間:計200時間(を超えるくらい) コース受講で約100時間、その後の追加学習で100時間超。 数学も Python もやってきていない方は、少なくとも+100時間(あるいはそれ以上)を覚悟した方がよいです。 仕事をしながら2か月で200時間超を確保するのはかなりしんどかったです。 結果的に学習時間が不足していたとも感じます。 前提知識によりますが、余裕をもって4~6か月かけて学習された方がよいです。 試験対策は認定プログラムだけで十分?
回帰モデル 機械学習 回帰について説明しているものとして正しいものを選択せよ。 A. データ中において類似的性質を有する集合を見出す。 B. 目的変数を複数の説明変数を用いて予測する。 C. 入力に応じて二種類に判別する。例えば入力をx、0および1で表現される二値変数をyとすると、xからyを推定する。 D. 入力に応じて有限個のクラスに分類する。 問14. ロジスティック回帰 ロジスティック回帰で使われるロジスティック関数を表す式およびそのグラフの組み合 わせとして正しいものを選べ。 問15. holdout 未知データに対する予測性能を正しく評価する必要がある。 そのため現在持っている全データセットを分けて、学習と評価を正しく行なっていく。 ホールドアウト法を行う場合はどのような手順で学習・検証を行うか、正しいものを選択せよ。ただし、Xは説明変数、yは目的変数とする。 A. モデルに全データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 B. モデルに検証用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに学習用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 C. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに全データのXを入力する。その後、出力された答えと全データのyで答え合わせを行う。 D. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 問16. パラメータ探索 パラメータへの理解が深い場合、手動でハイパーパラメータを調整することで、予測精度を上げる可能性を高めることができる一方、作業者がチューニングする手間がかかるのが難点である。 そこで手動以外のパラメータ探索手法として、グリッドサーチやランダムサーチといったハイパーパラメータ探索が存在する。これらの説明として誤っているものを選択せよ。 A. グリッドサーチはハイパーパラメータの候補値を指定して、それぞれのパラメータで学習を行い、テストデータセットに対する予測が最も良い値を選択する手法である。 B. ランダムサーチはハイパーパラメータの候補値ではなく、探索の対象とするハイパーパラメータ自体をランダムに決定し学習を行うことによって、テストデータセットに対する予測を徐々に向上させる手法である。 C. グリッドサーチは探索するパラメータの候補値をランダムサーチよりも把握しやすい一方、組み合わせの数だけ探索点の数が膨大になるというデメリットがある。 D. ランダムサーチはグリッドサーチよりも計算時間が短く済むが、最適な組み合わせにたどり着かないという可能性がある。 線形モデル以外にも様々なモデルが存在する。例えばk近傍法(kNN)やランダムフォレス トなどが挙げられる。k近傍法の説明として誤っているものを選択せよ。 A.
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定期的な訓練の提供 定期的に実施することで効果を上げるため、「標的型メール訓練」を 安全・安心・リーズナブルに、実施・集計・管理する訓練環境を提供するWebサービスが利用できます。 訓練期間 は90日 + 結果の閲覧可能期間 30日=計120日間 の内容で、従業員にしっかりと教育を行えます。 定期訓練実施イメージ 標的型メール訓練サービスの料金プラン 500名へ2回配信:900, 000円~ 100通配信:50, 000円 200通配信:70, 000円 まとめ あの手この手でワナにはめようとする、サイバー犯罪。 特に企業に対しては「標的型攻撃」と言われる、狙い撃ちしたメール攻撃が多く発生しています。 こうしたメール上のURLをうっかりクリックしないように通知していても、いざその場面になると難しいものです。 標的型メール訓練サービスを利用することで、実際にどうなってしまうのかを体験して覚えられるので、全社員が標的型攻撃に対応できるスキルを取得できます。 特に テレワークが増えて他のメンバーの目が届かない環境では、従業員1人1人の対応が重要 になってきます。 こうした外部教育を利用して、しっかりとセキュリティ対策を行ってみてはいかがでしょうか。 画像出典元:標的型メール訓練サービス 公式HP その他の標的型攻撃対策
「標的型攻撃メール訓練」とは?
利用シーン 2 社員の情報セキュリティ教育に活用 「知る」だけでなく「対応できるか」が重要 研修は定期的に実施しているけれど、実際に標的型攻撃メールが 送られてきたら、きちんと対応できるのかな?