ディープラーニングに関する基礎知識チェックテスト
このテストは、ディープラーニングに関する基礎知識をこれから実務に活かしたいと考えている初学者や、就職活動に向けてAI関連スキルを身につけたいと考えている学生、あるいは新たに業務でディープラーニングを扱う必要が出てきた社会人を対象としています。専門家ではないものの、一定の用語や概念を理解しているかどうかを確認するための内容となっています。
このテストは、ディープラーニングの基礎的な概念や用語、仕組みに関する知識を、選択式で確認できる形式の確認テストです。ターゲットは、これからAI技術の分野に関わっていく初学者や、業務でディープラーニングを扱い始める社会人、またはAIや機械学習のスキルを武器に就職・転職活動を進めたい学生などです。
出題内容は、ニューラルネットワークの基本構造、活性化関数、損失関数、過学習対策、学習率やバッチサイズといった学習設定に関する事項、CNNやRNNといったネットワークの特徴、さらには転移学習やオプティマイザなどの基本事項を網羅的にカバーしています。各問題は、基礎用語や一般的な知識を理解しているかどうかを確認する内容になっており、専門的すぎず、しかし簡単すぎない難易度に調整されています。
このテストを通じて、受験者がディープラーニングの考え方を体系的に理解しているか、実務や学習の場で基礎知識を活かせる素地があるかどうかを把握することが期待されます。また、知識の定着度を測るだけでなく、業務前の研修や人材選考の補助資料としても活用できるため、企業や教育機関でも幅広いシーンでの利用が見込まれます。
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