JDLA Deep Learning for GENRAL 2017（G検定）推薦図書まとめ - Qiita
この記事について 2017年12月に、日本ディープラーニング協会によって 「JDLA Deep Learning for GENRAL 2017」（G検定）が開催されました。 G検定についてはこちらの記事にわかりやすくまとまっています。 ディープラーニング検定 for GENRALを受けた。受験の勧めと、勉強法 この記事は、その学習にあたって推薦図書3冊から重要と思われるポイントを抜き出して要約したものです。 以下のセクションは試験のシラバスに沿って構成しています。 出題に関わる内容全てを網羅しているわけではありませんが、次回開催に向けて学習の手引になれば幸いです。 ※補足 日本ディープラーニング協会よりG検定の結果が発表されています。 合格率は56.8％で、私も合格できました。なのでこのまとめもある程度は参考になるはず…たぶん！ 人工知能（AI）とは（人工知能の定義） 「人工的につくられ
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
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