| 事項 | 内容 |
|---|---|
| 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 | WebテストシステムによるCBT（Computer Based Testing） |
| 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 |
|---|---|---|
| 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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