G検定を受験した

G検定を2022年3月5日に受験した。合否は一週間ちょい後に通知されるらしい。
検定には、本番1週間前より以下の2冊を読んで臨んだ。

• 1. 最短突破　ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）　問題集
• 2. 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集 徹底攻略シリーズ

1、2 の順に読んで良かったと思う。1 の方が解説が詳しくずいぶん基礎知識を学べた。
2 の本の最終章は模試。これを本番前日に解いたところ制限時間120分の半分（60分）で9割正答したが、本番では115分程度かかりほぼ見直すこともできず、ずいぶん苦しかった。
なお、 本番では個人情報保護法と RNNについての問題が予想以上に多かった。

合格ラインは正答率7割あたりらしいので、合格はしてると思う。たぶん。きっと。

以下に、上記2冊を読んで本番前にまとめた自分用メモを記す。

G検定本番前にまとめた自分用学習メモ

AI（人工知能）の誕生

• 1956年、ダートマス会議、ジョン・マッカーシー

ロボの行動計画（自動計画）

• STRIPS：前提条件、行動、結果からなる。
• PDDL( Plannning Domain Definition Language )：STRIPS に触発されたもの。
• SHRDLU：1970、スタンホード大学　テリー・ウィノグラード

ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)

ImageNet は、スタンフォード大学が収集したテスト画像集合

大会	順位	モデル	メモ
ILSVRC 2012	1位	AlexNet	8層。ジェフリー・ヒントン率いるSuperVisionが開発した。パラメータ 60,000,000、学習データはその10倍（バーニーおじさんのルール）
ILSVRC 2014	1位	GoogLeNet	22層。 Inception Module
ILSVRC 2014	2位	VGG	オックスフォード大学発。小さいフィルターの畳込み層（VGG16 では 3x3）を連ねた後プーリング層でサイズを半分にすることを繰り返す。
ILSVRC 2015	1位	ResNet	152層。層を飛び越えた結合（Skip Connection）がある。

2012年より前は、SVM（サポートベクターマシン）が主流だった。

自然言語処理

• セマンティックウェブ：情報リソースに意味を付与することでコンピュータにより高度な意味処理を実現することを目指す。
• 意味ネットワーク：単語同士の意味関係をネットワークによって表現する。

シンギュラリティ

• レイ・カーツワイル：シンギュラリティは2045年に到来する。
• スティーブン・ホーキング：AIの完成は、人類の終焉を意味するかもしれない。
• オレン・エツィオーニ：馬鹿げている。
• ヴァーナー・ヴィンジ：機械が人間の役に立つふりをしなくなること。
• ヒューゴ・デ・ガリス：21世紀の後半に到来し、そのとき人工知能は人間の知能の1兆の1兆倍になる。

レコメンド

• 内容ベースフィルタリング：アイテムの特徴から推薦を行う。
• 協調ベースフィルタリング：ユーザの購買履歴から推薦を行う。

正則化

過学習抑制のために、パラメータのノルムが大きくなりすぎないようにする。

• LASSO：自動的に特徴量の選択が行われる。
• Ridge正則化：特徴量選択は行わないが、パラメータのノルムを小さく抑える。

Frameworks

• define-by-run：Chainer から PyTorch へ

産業

• 中国製造2025
• インダストリー4.0