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Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
まずディープラーニングがどのように発展していったのかお話しします。 第一次ニューラルネットワークブーム ある時、脳の神経細胞を仕組みを再現した人工ニューロンを作ります。 人工ニューロンとは上図のようなものを指します。 この複数の信号から1つの信号を出力するアルゴリズムをパーセプトロンと呼びます。 この人工ニューロンを2つ重ねるとが学習できるらしくブームが起こります。下図。 ですが世の中の多くを占めている非線形の問題が解けなく、ブームが終わります。 第二次ニューラルネットワークブーム 実は3層以上重ねるとどうやら非線形問題が解けることは知られていましたが、誰も実装まで手が付けられませんでした。 ところがある時、BackPropagationという方法が発見され、3層以上を重ねられました。 何層も重ねたものをニューラルネットワークと呼びます。 （アルゴリズムを多層パーセプトロンといいます。）
本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた（かもしれない）ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 ＜画像ディープラーニングの始め方＞ ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1．画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全
目次-中学生から分かるAI数学 – E資格自習道場
ー目次ー 第一講： 活性化関数 （PDF全編） Step関数 ReLU関数 Softmax関数 Sigmoid関数 Tanh関数 第二講： 条件付き対数尤度と平均二乗誤差（PDF全編） 最小二乗法,平均二乗誤差 最尤法,条件付き確率,条件付き尤度,最尤推定量 条件付き対数尤度,対数 最尤法（GT版 主に対数） 最尤法（GT版 主に微分） 最尤法（母集団） 最尤法（母平均と母分散） 最尤法（最小二乗法との関係） 第三講： 確率分布（PDF全編） Bernoulli 分布 Gauss分布 正規分布（GT版） 二項分布1（GT版） 二項分布2（GT版） 二項分布3（GT版） 第四講： 損失関数 ～E資格元ネタ（Deep Learning” (2016) の6.2.1 節）の数式を予習 （PDF全編） 機械学習における損失関数とは？,カルバック・ライブラー情報量と交差エントロピー,損失関数としての
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は、公式サイトにおいて、人工知能（AI）におけるディープラーニング（深層学習）について学習できる、学習コンテンツおよびイベントを紹介している。 E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定するもの。次回の2021#1の開催は、2021年2月19日（金）と2月20日（土）を予定しているという。 ＞＞E資格とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 この記事では、同サイトに載っている無料の学習コンテンツのなかから、「E資格の取得を目指す人向け」のものを抜粋して紹介する。 1.機械学習のためのPython入門講座が年末まで無料にスキルアップAI株式会社が提供する『機械学習のためのPython入門講座【オンライン講座】』では、オンライン講座 DAY1～DAY8（24時間）を無料公
AIのような新しい技術分野では、人材教育における体系的な理論はまだ確立されていません。そのためAI開発の学習や、社内のAI人材の育成に頭を抱えている方は多いのではないでしょうか。 日本ディープラーニング協会（以下JDLA）は、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目指し、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材を測るため「E資格」という資格試験を主催しています。 E資格の出題範囲は応用数学、機械学習、深層学習の3つ。受験資格としてJDLAの定める認定プログラムを修了することが必須です。 関連記事：【ディープラーニング講座8選】E資格とは？受験のために必要なJDLA認定プログラムを解説 そこで今回、JDLA認定プログラム第1号であるスキルアップAIの「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座（以下機械学習講座）」「現場で使えるディープラーニ
E資格とは
(＊1)「JDLA認定プログラム」は、高等教育機関や民間事業者が提供する教育プログラムで、当協会が別途定める基準およびシラバスを満たすもの。プログラムの一覧はこちら。 (＊2) 改定シラバス対応前のプログラムを終了した方も、受験をお申込みいただけます。詳細は、受講された認定プログラム事業者に直接お尋ねください。 (＊3) 各会場の定員により、ご希望の会場が選択できない場合があります。 (＊4) ソースコードを含む問題については、Pythonで記述、またはフレームワークを利用した問題を出題します。前提フレームワークはこちらを参照ください。 (＊5) 団体でのバウチャー受験も承ります。詳細はピアソンVUE E資格受験サイト（https://www.pearsonvue.co.jp/jdla）をご覧ください。 (＊6) 会員割引のバウチャーを発行致します。発行まで2営業日ほどお時間をいただきます
はじめに 去る2018年9月29日，JDLA主催のディープラーニング検定E資格（以下，E資格）の試験が一斉に行われました． 私も受験し合格したのですが，周りからよく 「この資格って，結局なんなの？」 「役に立ってるのか？」 「必須の講座も高いし，それほどの対価があるの？資格ビジネスでは？」 と言われることが多く，E資格の実態があまりにも不透明であると感じたので，自身の思考の整理も兼ねて，いま，改めて振り返ってみたいと思います． 結論から述べますと，E資格はとにかく費用がかかりますが，それでもそんなに悪くないんじゃないかなって思っています． これから受験される方，すでに受験された方，教育用のカリキュラムに取り入れようとしている方など，本記事が多くの方々の参考になれば幸いです． 目次１， ディープラーニング検定とは ２， 私の経歴・スキルと，受験の動機 ３， 講座の受講（必須）について ４，
Study-AI株式会社公式サイトより 日本ディープラーニング協会（JDLA）は10月12日に、公式Facebookアカウントにおいて、自宅で人工知能（AI）におけるディープラーニング（深層学習）について学習できるコンテンツを紹介している。今回はすべてStudy-AI株式会社が手がけたもの。 この記事では、同投稿で紹介された5つの学習コンテンツを紹介する。 1.G検定の模擬テスト（225題）が無料に『G検定模擬テストと公式例題解説』（無料）では、ジェネラリスト検定（G検定）模擬テストの無料β版（225題）を利用申請できる。 なお、G検定はディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定するもの。ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）の育成を目指す。 今回開催する2020年 第3回 ジェネラリスト検定「J
アイスマイリーとスキルアップAIは1月14日、「AI検定学習サービスカオスマップ」を公開した。同マップは、2022年現在の日本国内におけるAI（artificial intelligence：人工知能）に関連する資格取得対策である計122サービスについて、目的や課題別に集計したものだ。 近年はAI技術の開発やプロジェクトに携わることのできるエンジニアやプロジェクトマネージャーなど、AI関連人材の需要が高まっている。こうした背景に伴って日本ディープラーニング協会（JDLA）による検定など、一般に「AI資格」と称されるような検定や試験の受験者も増加している。 AIが扱う領域は多岐にわたるため、AI資格の対象範囲も機械学習の基礎的な知識を問うものから実装的な知識を問うものまで幅広く存在する。したがって、AI資格のうちどの資格を取得すべきか分からないという状況に陥りやすい点が課題だ。 こうした背景
AI についてこれまで学習した知識を整理したい人 様々な立場の人と連携しながら、AI を活用していきたい人 AI についての技術から活用事例まで一気に学びたい人 こんにちは、キカガク機械学習講師の和泉です。 本記事では、シラバス改訂後初の試験実施となった、G 検定（ジェネラリスト検定）に関する速報です！G 検定の概要を知りたい方や、次回の受験を考えている方はぜひご覧ください。 参考 G 検定（ジェネラリスト検定）シラバス改訂についてのお知らせ一般社団法人 日本ディープラーニング協会
E資格取得に向けた勉強の振り返り（まとめ） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
これまで投稿してきた、E資格関連の勉強の振り返り記事をまとめました。 今後、受験される皆さんの参考になれれば幸いです！ 受験体験記編 応用数学編 深層学習編 E資格復習のつぶやき では、振り返ってまいりたいと思います。 受験体験記編 oregin-ai.hatenablog.com 応用数学編 E資格対策振り返り（応用数学-固有値、固有ベクトル、固有値分解） E資格対策振り返り（応用数学-特異値分解） E資格対策振り返り（応用数学-確率） E資格対策振り返り（応用数学-対数関数） E資格対策振り返り（応用数学-情報理論-自己情報量） E資格対策振り返り（応用数学-情報理論-エントロピー） E資格対策振り返り（応用数学-情報理論-カルバック・ライブラー情報量(KLダイバージェンス)） E資格対策振り返り（応用数学-情報理論-クロスエントロピー） E資格対策振り返り（応用数学-確率統計-オッズ
E資格対策振り返り（応用数学-確率統計-オッズ比） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2）対策として学習した応用数学の分野のうち、確率統計用語のオッズ比を振り返ります。 オッズ比 1.オッズ比とは何か 2.オッズ比の具体例 オッズ比 1.オッズ比とは何か オッズ比とは、ある事象の起こりやすさを比較するための統計学的な指標になります。 例えば、「喫煙ありの人」と「喫煙なしの人」との肺がんになりやすさを比較する時などに使われます。 「喫煙ありの人」のうち肺がんになった人の割合がｐ、「喫煙なしの人」が肺がんになった割合がｑのとき、それぞれのオッズは、以下の通りとなります。 この「オッズ」の比がオッズ比となり、「喫煙ありの人」の肺がんになったオッズ比は以下の通りとなります。 この値が、１より大きい場合、分子のオッズの事象（例の場合は「喫煙ありの人」が肺がんになった）が、より起こりやすい事象であるとい
AI 未経験で、網羅的かつ実践的な AI スキルを身に着けたい方 E 資格の取得だけではく、データサイエンスや AI のプログラミングスキルも身につけたい方 AI プログラミングスクールキカガクで、習得できる力について知りたい方 E 資格を取得しようと考えている方に、こんなことを考えていらしゃる方もいるのではないでしょうか。 「AI に関する資格である E 資格を取得をしたいけど、AI プログラミングの実践的なコーディングスキルも身につけるにはどうすればいいのか。」 そんな疑問に、真正面から答えていただいたのが、AI 人材育成長期コースを受講し、先日 E 資格に合格した前田さんです！ AI 未経験だった前田さんが、なぜ AI 人材育成長期コースを受講したのか、そしてコースの内容が E 資格合格にどのように直結したのかについて紹介しております！
スキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2020年9月4日、「徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集」を株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）より出版することをお知らせいたします。本書は、機械学習や深層学習およびそれらに必要となる数学的な知識を網羅的に身に付けながら、最先端の技術動向までを学べる内容となっており、日本ディープラーニング協会認定のE資格（AIエンジニア資格）の対策問題集としての用途の他にも、深層学習や機械学習のレベルチェックをしたい技術者の方にも必携の書となっております。 ■背景 世界的に深層学習（ディープラーニング）の活用が本格化する中、ディープラーニングの理論の深い理解や実装時の手法選択の知識獲得に役立つ資格として、E資格の受験者数は２年間で約２倍に増加しております。*
E資格対策で勉強したこと、参考書など（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2）の試験が終わりました。 ３月にG検定合格した後、E資格対策として取り組んできた勉強と、参考にした書籍などを紹介していきたいと思います。 ３月 G検定に合格し、E検定受験を決意 ４月 認定講座受講開始までの間に、G検定学習内容を復習 ５月~６月 Kaggleでデータセットからの予測に挑戦 ７月 ゼロから作るDeepLearningに取り組む ８月 試験直前の追い込み ８月３１日 試験当日直前復習 おまけ 受験にあたって読んだ参考書 ３月 G検定に合格し、E検定受験を決意 ３月に受験した、「JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1」に無事合格できたので、E検定受験を決意し、認定講座に申し込みました。 また、自分の振り返りもかねて、G検定の合格体験記のブログを作成。 g-k
AIの資格、JDLA Deep Learning for GENERAL 、E資格（2020#1）に合格できたので、E資格の紹介と私の勉強法を紹介したいと思います。 G検定の勉強法ついてはこちらの記事で紹介しています。 ちなみに私のスコアはこんな感じでした。9割くらいは正解できたのかなと思います。当日の手ごたえも結構感じました。 E資格ってなに？ E資格とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営するディープラーニングに関する試験です。 JDLAが実施する試験には、G検定とE資格があります。 G検定は「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」を検定する内容で、ビジネスに活かすことを主としています。 E資格は「ディープラーニングを実装する能力を有しているか」を検定する内容で、バリバリAIを実装していくエンジニア向けとなっています。 E資格は2018年に第一回が実施され
中学生から分かるAI数学[E資格対応]
AI（人工知能）の資格試験の中で最高峰といわれるE資格の中に出てくる数式が読めるようになるように、中学校や高校の数学を予習（復習）していく講座です。 数式の意味や背景は深く説明しません。AIの本を読んだり、何かの講座に参加するための準備運動としてご利用ください。 ▼講義資料▼ [E資格自習道場] https://...
![中学生から分かるAI数学[E資格対応]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/04bb0c819df068442dea79eb618b8323c7242ce2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FJ5tAsOsXTxA%2Fhqdefault.jpg%3Fsqp%3D-oaymwEWCMQBEG5IWvKriqkDCQgBFQAAiEIYAQ%3D%3D%26rs%3DAOn4CLD1BARFI63C4vava7Qp-Ly2G5iQcw%26days_since_epoch%3D19843)
はじめに 特異値分解 定義 特異値分解の嬉しさ 行列の低ランク近似 主成分分析の解法 行列による増幅率を定義 特異値と特異ベクトルの実態 最後に はじめに 予め断っておきます。私はE資格を持っていませんし受けたこともありません。 なんか特異値分解は知識として必須らしいという話だけ聞きました。なのでタイトルに入れました（完全に検索対策である）。 タイトルは動機不純として…、特異値分解はデータ分析にしても信号解析にしても、線形代数での必須知識だと思われるのでここで解説しておきます。 特異値分解 定義 特異値分解は定義だけ述べれば、行列 $\mathbf X \in \mathbb C ^ {m \times n}$ に対する下記で表される分解手法です。 $$ \bf X = U \Sigma V ^ * $$ ここで $\mathbf U \in \mathbb C ^ {m \times m
JDLA E資格合格体験記 - ぱたへね
無事E資格に合格したので、後に続く人の参考になればと思い合格体験記を書きます。 spec 試験勉強を始める前に、どれだけの知識・経験があるのかは勉強量に大きく差がでてきます。簡単に自分のスペックをまとめるとこんな感じです。 理学部物理学科卒 仕事で組込の画像処理を10年以上 CNNや物体検出は、推論をCで実装して人に教えられるレベル CourseraのMLコースを最後までやった ゼロから作るディープラーニングは①、②とも実装済み。 大学で習ってない数学（ベイズや情報理論）が全然駄目で、機械学習は少々、Deep Learningは画像系のCNN以外は実務経験も無しという感じです。画像処理（Computer Vision）では、普通に線形代数を使うので行列の苦手意識は無かったです。 作戦 認定講座はスキルアップAIを選びました。会社のお金で受講するのでなるべく安くするように指示があり、2社まで
Study-AIは、「E資格2023#1」試験を、最短合格を目指すことができる「最短2日！E資格合格コース」を1月11日に個人受講生向けにリリースしました。 このAIニュースのポイント E資格は⽇本や世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛する⾼度なAI技術者を証明するエンジニア資格 「最短2日！E資格合格コース」は初歩的な学習をカットし、苦手な分野だけが学べるようにAI上級者向けにカリキュラムを設計している 新規受験者の合格率は85％超えを4期連続で達成している Study-AI株式会社は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「E資格2023#1」試験を、最短合格を目指すことができる「最短2日！E資格合格コース」を、1月11日に個人受講生向けにリリースしました。 E資格は、東京⼤学松尾豊教授が理事長を務め、トヨタ⾃動⾞やPreferred Networks、NVIDI
AI導入・活用を成功させる人材育成のプロフェッショナルファームのスキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2021年より、E資格対応の『現場で使えるディープラーニング基礎講座』の受講料を30万円から5万円に改定致します。多くの企業で導入され、高い合格率で400名以上のE資格合格者を輩出してきたディープラーニング講座を、日本ディープラーニング協会認定プログラムの中で最安値で提供することで、より多くの方に機械学習・ディープラーニングを学ぶ機会を提供して参ります。 ■背景 日本ディープラーニング協会（以下、JDLA)が実施するディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定するE資格（エンジニア資格）は、過去全4回の資格試験において、計1,660名の合格者が誕生しています。スキルアップAIは認定プログラム第1号として、単なる試験対策にと
スキルアップAI、日本初となるE資格向け問題集を出版。機械学習や深層学習の最新手法から必要な数学までを網羅的に解説：時事ドットコム
スキルアップAI、日本初となるE資格向け問題集を出版。機械学習や深層学習の最新手法から必要な数学までを網羅的に解説 ［スキルアップAI株式会社］ ～発売2年で8刷を超えるロングセラーとなったAIジェネラリスト検定（G検定）の黒本に続き、スキルアップAIが業界初となるAIエンジニア資格対応の問題集を出版～ スキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2020年9月4日、「徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集」を株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）より出版することをお知らせいたします。本書は、機械学習や深層学習およびそれらに必要となる数学的な知識を網羅的に身に付けながら、最先端の技術動向までを学べる内容となっており、日本ディープラーニング協会認定のE資格（AIエンジニア資格）の対策問題集として
AVILEN、E資格オンライン全国模試を開催
AVILENは、E資格2022#2の受験生に向けて、オンライン模試を開催します。改訂シラバスに合わせて問題を作成しておりますので、直前の対策として活用できます。 このAIニュースのポイント AVILENは、E資格2022#2の受験生に向けて、オンライン模試を開催 PyTorch版、TensorFlow版のどちらかの受験が可能 平均点・標準偏差などの全体レポートと個別成績レポートを発行 株式会社AVILENは、E資格2022#2（2022年8月26日〜28日）を目指す全ての人に向けて、オンライン模試を開催します。改訂シラバスに合わせて問題を作成しておりますので、直前の対策として活用できます。 AVILENが提供するJDLA認定プログラム「全人類がわかるE資格コース」は、合格者数3期連続No.1の実績を残しています。 今回は、E資格2022#2（2022年8月26日〜28日）の受験生を応援すべ
2022年 第2回「E資格」受験申込開始
日本ディープラーニング協会は、2022年8月26日（金）、27日（土）、28日（日）に開催を予定している、2022年 第2回 エンジニア資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2022 #2」（E資格）の受験申込受付を開始しました。 このAIニュースのポイント 日本ディープラーニング協会主催の2022年第2回E資格の受験申込が開始 E資格とはディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する資格試験である 2022年8月26~28日の計3日間開催予定 申込締切は受験日前日の23:59まで 日本ディープラーニング協会（JDLA）は、2022年8月26日（金）、27日（土）、28日（日）に開催を予定している、2022年 第2回 エンジニア資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2022 #2」（E資格）の受験申込受付を開始しました
【E資格の講座比較】全JDLA認定プログラム講座でおすすめは？最安値は？難易度/合格率も紹介！|E資格認定 - オトナ-スタディ
*費用を赤文字で書いている講座は厚生労働省の教育訓練給付金認定講座のため、給付金制度の対象です。 雇用保険への加入や過去の給付金制度の利用歴など申請条件があるものの、給付金を受けられれば 受講料の最大70%の給付金 を得られます。 表中の赤文字の価格は70%の給付金を得られた場合の実質費用を記載しています。 自分が教育訓練給付金の対象になりそうかどうかは、各講座を提供している企業の相談会に参加して聞いてみましょう！ キカガクの公式サイト Aidemyの公式サイト IT人材の育成は政策のひとつであり、政府が給付金制度を作って勉強する人を支援しています。 国から給付金を受けることに抵抗がある人もいらっしゃるかもしれませんが、こういった制度を活用し、学んだ後にIT人材として活躍して社会に還元しましょう。 政府もそれを望んでいます。 私も数年前に給付金制度を利用して勉強し、そこで得た知識を活かして
E資格対策振り返り（深層学習-ゲート付きRNN-GRU） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2）対策として学習した深層学習の分野のうち、ゲート付きRNNのひとつGRU(Gated Reccurent Unit)を振り返ります。 GRU（Gated Reccurent Unit） 1.GRUとは何か 2.GRU全体像 3.リセットゲート（R） 4.仮の出力（） 5.更新ゲート（Z） 6.出力する要素（ℎ𝑡） GRU（Gated Reccurent Unit） 1.GRUとは何か LSTMと同様にシンプルなRNNの勾配爆発や、勾配消失の欠点を補うために開発されたゲート付きRNNです。 LSTMよりゲート数が少ない構成となっており、その分パラメータ数も少なく計算量が少なくて済みます。 では、今回も全体像から構成要素まで、順に振り返っていきたいと思います。 2.GRU全体像 GRUの全体像は以下の図のよ
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は9月17日、2021年 第2回 エンジニア資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021 #2（E資格）」の全受験者数1170名のうち、合格者は872名だったと発表した。合格率は74.53％だった。 同試験は8月27日（金）と8月28日（土）に実施した。E資格の累計合格者数は3856名になった。 平均得点率は機械学習が73.49％、深層学習は63.84％ 各科目の平均得点率は、応用数学が67.16％、機械学習は73.49％、深層学習は63.84％、開発環境は66.54％だった。 20代が最多、10代や60代の合格者も 合格者は年代別では10代が4人、20代は306人、30代は294人、40代は176人、50代は73人、60代は17人。不明は2人。20代が最も多く、10代や60代の合格者も少なからずいることが
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DeepLearningの歴史、学習方法について (E資格対策) - Qiita
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2021年第2回「E資格」合格率は74.53％、10代や60代の合格者も | Ledge.ai
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