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ぼくのかんがえた "さいきょう"の G検定対策【まとめのまとめ】

勉強方法は各自でやるしかないとして、最後の詰めについてまとめ(ポエム)を書こうと思います。

巨人の肩に乗る

うまくまとめてくれている人の記事を見ることは勉強になります。
すべてを読むのではありません
大事なところを感じるのです(Ctrl + F にそっと手を置いて)

①さいきょう にまとまっているサイト

困ったら7割はここで解決する

人名・手法・主要単語名
【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】

文章形式に網羅的 文字が多い が故に検索に引っかかりやすい
【AI入門・G検定】JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1 推薦図書キーワードまとめ

個人的に覚えられなかった単語がまとまっている
G検定学習メモ

確率的・確定的とか載っている所ここくらいでは?
人名や単語名がテーブル状にまとまっている
G検定 本番困りそうな所まとめ

つぶやきとして網羅的に記録してある
G検定対策 復習のつぶやき総集編(その1)
G検定対策 復習のつぶやき総集編(その2)

網羅的・自動運転も載っている
人工知能とは ⑪ ディープラーニングG検定試験対策

一応deep learningの歴史なのでILSVRCとモデルは覚えとく
GoogleNetと同時期にVGG
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017)

畳み込みの計算 スライド パディング
G検定受験お助けツール

ここまでで大体片付くのではないでしょうか?
あとは細かい部分なので、模擬試験で落とした部分は自分用単語リストを作っておくとかした方が効率いいかもしれません。

②補強サイト

上記で出なければこっち

人物編
【G検定】まとめノート(人物編)

著作権・自動運転・ドローン・殺人ロボット
まずコレ
G検定の時事問対策

余裕があったらこっちから見る。
細かいので事前に読んでおく方がいい
【自動運転】自動運転レベルとは?レベル0~5まで分かりやすく解説!

【ドローンに関わる法律】航空法や条例、ルールをわかりやすく解説!

AI(人工知能)の行為による責任は誰が取るのか【AIと法律】

7つの研究開発戦略・ホワイトハウス・THE NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN が分からなくなったら
報告書「AIの未来に備える」より

ホワイトハウス「人工知能(AI)・自動化と経済 主要5項目の経済的効果に備える必要がある」が分からなくなったら

人工知能がもたらす自動化と経済

欧州委員会のAIに関する7つの倫理が分からなくなったら
欧州委員会がAIに関する倫理ガイドラインを発表。日本では?

③多分上記で解決しているとおもうけれども万全にしたい人

【G検定対策】ディープラーニング/人工知能界隈によく出る定理・原理まとめ

ディープラーニング辞書

JDLAのG検定に向けて、「人工知能は人間を超えるか」をまとめてみた

④読み物として時間があるときに

偽陽性の図が好き
【解説つき】G検定の例題を解いてみよう

Deep Learning全体像理解の為に「深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」を読んだので纏める!!!

バッチとエポックとイテレーションが分からなくなる
(1ミニバッチが処理されるのがイテレーション、1バッチが処理されるのがエポック)
機械学習/ディープラーニングにおけるバッチサイズ、イテレーション数、エポック数の決め方

LSTMが分からなくなる
今更聞けないLSTMの基本

たまにこういう単語も分からなくなるよね
G検定受験感想!対策方法と試験問題概要を公開!

勾配降下法と最適化手法がわからなくなる
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する

強化学習がわからなくなる
【機械学習入門】 深層強化学習の基礎

わかりやすいDNN
<科目> 深層学習: Day1 NN

「ぴよ猫の攻略G検定」一覧

カプセルネットワークとは、プーリングがうまくいってしまうのは危ないということでヒントン先生が考えたもの
深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃

⑤pdfであるといいよね

アドとか設定してないので。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定
実践で理解する G検定 ディープラーニング教本
詳解!実践で理解するG検定 Web模試 解説書

人工知能は人間を超えるか スライドpdf

G検定 ~最短合格指南書~

おわり

上記を読んで知識を付けて挑みましょう

どうしても解決しなければ最後の手段にどうぞ

G検定勉強殴り書きメモ

Ringa_hyj
R,python,分析,ML engineer,社内コンサル。 元:生命科学(創薬有機) 元:製品開発・実験計画 現在:製造業のデータ分析活用 概念検証(需要予測,異常検知,etc.) https://amazongodman.github.io/
https://sit-jhonny.hatenablog.com/
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