事項 | 内容 |
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主催・認定 | サーティファイ 情報処理能力認定委員会 |
試験名 | AI検定 |
級区分 | なし |
認定基準 | 人工知能の概要や学習方法に関する基礎知識を有し、各種のAIシステムを自らの業務で利活用するための能力を認定します。 |
受験資格 | 学歴、年齢等に制限はありません。 |
合格基準 | 得点率65%以上 |
試験時間 | 50分 |
題数 | 30問 |
解答形式 | 知識問題:多肢選択式 |
受験形態 | 【団体試験】 WebテストシステムによるCBT(Computer Based Testing) 試験監督は団体様所属の試験担当者様にお願いします。 【公開試験】 リモートWebテストにより実施 PCブラウザ上に提示される多肢選択式問題を、ブラウザ上解答箇所から選択します リモートWebテストについてはコチラ |
受験料 | 4,400円(税込) |
試験日程 | 自由実施 |
大項目 | 中項目 | 小項目 |
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1.AI概論 | 1-1.AIの概要 | AIの定義 |
1-2.AIの歴史と動向 | 第1次AIブーム~第3次AIブーム | |
1-3.人工知能の種類 | 人工知能の種類 | |
1-4.AI分野の課題 | AIが抱える問題 | |
1-5.AIの関連知識 | AIを取り巻く環境 | |
2.機械学習 | 2-1.機械学習の概要 | 機械学習の定義 |
2-2.機械学習の種類 | アルゴリズムの分類 | |
教師あり学習の分類 | ||
師なし学習の分類 | ||
2-3.機械学習のプロセス | 特徴量の設計 | |
3.深層学習 | 3-1.深層学習の概要 | 深層学習の定義 |
深層学習の用語 | ||
3-2.深層学習のプロセス | 深層学習の手法 | |
深層学習の問題 | ||
4.基礎数学 | 4-1.場合の数と確率 | 順列、組合せ、場合の数、確率 |
4-2.データの分布 | データの散らばり、データの相関 | |
4-3.統計的な推測 | 確率分布、正規分布、統計的な推測 | |
5.法規・倫理 | 5-1.産業への応用 | 社会での活用事例 |
5-2.知的財産の保護 | 特許権・著作権・不正競争防止法 | |
5-3.倫理 | 人工知能倫理指標 |
AI検定に合格された方には、その証としてサーティファイ 情報処理能力認定委員会より「認定証」が発行されます。
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