本講座について

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するG検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）の対策講座です。JDLAは、日本のAI研究の第一人者であり、日本のAIブームを牽引する一人である松尾豊東京大学教授が理事長を務める協会で、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指しています。

G検定は非エンジニアを対象としており、ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する試験です。2017年12月に第1回の試験が開催されてから、2019年11月の第6回まで毎回受験者数を伸ばしており、大手商社や大手通信会社が全社員に受験を推奨したりと、認知度も向上し社会的価値も向上しつつあります。

公表されているG検定の合格率は60〜70%と高くなっています。「これだけ合格率が高いということは自分で勉強しても合格できるのでは！」と思われるかと思いますが、この数字は信用しすぎないほうが安全です。

というのは、これまでのG検定は、すでにAIに関わっている方（主にエンジニア）が多く受験しているように思われるためです。彼らは基礎知識があるため、自分で勉強しても十分合格できるレベルに達しています。G検定自体が始まってからまだ6回と若い試験ということもあり、エンジニアたちが腕試しに受験してみていて、その結果高い合格率になっている、と想定されます。

弊社では、AIのことを何も知らない方が、JDLAの公式テキストを自分で読んで受験して、見事に不合格になった方を多く見ています。G検定は、AIの基礎的な知識を問う試験ではありますが、出題範囲が広く、過去問などの練習問題も少ないことから自身で勉強するには大変な試験です。

本講座では、G検定を第1回から研究してきた講師陣が、要点を絞り、専門用語に馴染みのない方でもわかるように易しい言葉で、試験合格のための知識をお伝えします。

G検定受験者のみに限らず、AIの基本知識や全体像、社会におけるAIの動向などを知りたい方にもおすすめです。本講座受講後は、AIと名の付く書籍や記事を読んだときの理解度が大きく向上すること間違いなしです！

G検定については、別ページで少し情報を記載していますので、以下よりご確認ください。

G検定について

本講座のカリキュラム

本講座のカリキュラムは基本的にはJDLAの学習のシラバスに沿った内容となっています。シラバスを以下のように3部に分けて学習します。

第1部　人工知能について

人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
人工知能をめぐる動向
人工知能分野の問題

第2部　機械学習・ディープラーニングについて

機械学習の具体的手法
ディープラーニングの概要
ディープラーニングの手法

第3部　ディープラーニングの研究分野・応用に向けて

ディープラーニングの研究分野
ディープラーニングの応用に向けて　産業への応用
ディープラーニングの応用に向けて　法律・倫理・現行の理論

第1部では人工知能についての歴史や概要、覚えておくべき人物、課題などを整理して学びます。

第2部では、人工知能の中での機械学習、またその機械学習の中のディープラーニングについてどのようなものか、種類、特徴、関係するキーワードなどを学びます。非エンジニアの方にとってはこの分野が最も難しい分野です。初めて聞く言葉や、聞き慣れない概念などがいくつも出てきます。この分野をいかに理解できるかがG検定合格のポイントの一つとなります。本講座ではできる限りわかりやすく易しい言葉を使い、全体を説明します。

第3部では、ディープラーニングが研究されている分野、活用されている分野、社会的な取り組みなどを学習します。最近のG検定ではこの領域からの出題も多くなっています。特に時事情報などに関しては、JDLA推薦図書には記載されていない最新のニュースなどから出題されることもあり、本講座ではできる限り最新の話題も学習できるようになっています。

本講座のポイント

当社提供の講座のポイントは以下のとおりです。

高い網羅性

G検定はJDLAの公式ホームページにて学習のシラバス、公式テキストが公開されていますが、これまでのG検定試験を見ると、公式テキスト本文から出題されるのは全問題の50〜60%程度と思われます。残りは推薦図書や直近の時事問題から出題されていると想定されます。

本講座では、JDLA公式テキストと推薦図書をすべて確認し、かつこれまでのG検定の問題をチェックした上で、G検定に必要と思われる内容を整理しお伝えします。

理系知識必要なし

AI・ディープラーニングというと統計学、微分、行列などの数学知識が必要というイメージがありますが、G検定に関しては数学を含めた理系知識は必要ありません。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や回帰型ニューラルネットワーク（RNN）などの専門用語も、理系知識が無い方でもわかりやすいように、その特徴、利用方法などをお伝えします。

G検定公式テキストは、AIやディープラーニングの知識がまったくない人にとってはなかなか理解しづらい本となっています。本講座を受講した後に、改めて公式テキストを読み返すと、見違えるように理解できるようになります。

豊富な付属資料

本講座は専用の特別テキストを使用して実施します。G検定公式テキストと推薦図書の内容から試験に必要と思われる内容を整理したものになっています。G検定は自宅受験のため、資料を確認しながら解くことができます。本テキストを試験の時にそばに置いておくことで、心強い味方になります。本講座付属テキストだけでも十分価値があると思われます。

また、オプションになりますが、G検定の類似問題800問以上を集めた問題セットも用意しています。本講座で覚えた知識を忘れないよう、練習問題を繰り返すことも可能です。

受講対象者

本講座はG検定受験を予定している方全員を対象とした内容ですが、特に以下のような方に向いています。

G検定受験を考えているが勉強の時間がなかなか取れない人

短時間（１日〜２日）で要点をお伝えします。また付属資料や問題集などを使った効率良い勉強方法もお知らせします。

G検定に興味はあるがAIやディープラーニングの知識がほとんどない人

AI、ディープラーニングがどういうものか体系的にお知らせします。講師の中には非エンジニアもいますので、非エンジニアがどのように学習すれば合格できるかお知らせします。

自分で勉強してみたが内容が全然頭に入らない人

単なる暗記ではなく、その背景にある情報も含めてお伝えします。

G検定を受験したが不合格だった人

練習問題800問（オプション）なども用意していますので、類似問題を繰り返し解いてテストに慣れることができます。

開催日

どなたでも参加できるオープン講座に関しては、現在開催日を調整中です。受講をご希望の方は お問い合わせ よりご連絡願います。開催日・場所が決定次第先行してお知らせいたします。

企業様の社員研修向け講座は随時受付しております。社員研修としてご利用をお考えの企業様も お問い合わせ よりご連絡願います。