SONUB ホーム JA English 한국어 日本語 中文 हिन्दी বাংলা اردو Español Português Français Deutsch Русский العربية Bahasa Indonesia Tiếng Việt ไทย Türkçe

通知を有効にする方法

このブラウザーまたはアドレスでは通知を利用できません。対応ブラウザーで安全な接続のSONUBサイトを開いてください。

通知がブロックされている場合は、ブラウザーの設定で許可してください。

  1. アドレスバー横のサイト設定、またはブラウザーのサイト設定を開き、このサイトの通知を許可に変更してください。
  2. 端末の設定でブラウザーの通知を許可し、おやすみモードや集中モードを確認してください。
  3. SONUBに戻ってページを再読み込みし、ベルから通知を有効にしてください。

iPhoneやiPadではSONUBをホーム画面に追加し、そこから開いて通知を許可してください。

4級

入力・出力・データを区別し、作る順序を段階として書き出します。

受験資格

満14歳以上から受験できます。

必須プログラミング言語

5級から1級まで、全ての級の共通必須です。

Shell Scripting

人工知能を作り、動かすコンピューターを扱うための土台となる言語です。

この資格が試すのは、をゼロから作ることです。その作業はで行われます。データを取ってくる、を走らせる、結果を移す、をに載せる。どれもから始まります。モデルをどの言語で書いても、それを動かし、部品をつなぎ、仕事を自動化するのはです。だから5級から1級まで、すべての級でシェルスクリプトが必須です。(ブラウザやアプリで人工知能を使うだけならターミナルはいりません。作るには必要です。)

シェルプログラミングを学ぶ

全級共通の問題

人工知能を完全にゼロから自分で作ろうとしています。どのように作るか設計してください。

5級から1級まで同じ問題が出されます。変わるのは答えに求められる深さと、問題に加わる制約条件です。

幅の広い三段の階段。どの段にも同じ小さな箱が紙の上に置かれていて、紙は一番下の段の簡単な落書きから、番号つきの計画を経て、一番上の段のくわしい設計図へと育っていく。階段のそばには子ども、十代の若者、大人が立っている。
問題は同じままで、その下の設計が級ごとにくわしくなります。
同じ問題、深まっていく答え

何を学ぶか

  1. 何が入り、何が出てくるべきかを決める。
  2. ルールで解くものと、データから学ぶものを見分ける。
  3. 作る過程を段階に分けて順に書く。

どう評価されるか

  • がはっきり書かれているか
  • データをどこから得るのかを示したか
  • 段階が実際につながる順序で並んでいるか

試験の構成

一次は会場での筆記、二次は面接と実技です。どちらも同じ問題を使います。

一次 — 会場での筆記

指定された会場で行います。答案用紙に手書きで解答します。設計を言葉にできるかを見ます。

二次 — 面接と実技

試験官と設計について面接したうえで、実際にを作ります。紙の上の計画が本当に動くかを見ます。

予想問題

本試験では、上の全級共通の問題が一つだけ出ます。下の20問は、その設計を書く前に知っておきたい言葉・名前・事実を確かめる予想問題です。どれも正解が一つに決まっている短答式なので、説明を読んで答えを書いたら、正解を開いて答え合わせをしてください。公式の問題ではありません。

データと特徴量

  1. 1

    学習データを分けるとき、学習には使わずに残しておき、最後にモデルの実力を確かめるためだけに使うデータを何といいますか?

    正解を見る

    正解 テストデータ(Test Data)

    学習に使ったデータで試すと、モデルが覚えただけなのか、本当に学んだのかが分かりません。だから、初めて見るデータを別に残しておきます。

  2. 2

    家の値段を当てるモデルで、家の広さ・部屋の数・駅までの距離のように、モデルが判断に使う入力データの特徴の一つひとつを何といいますか?

    正解を見る

    正解 特徴量(Feature)

    表のデータなら、列(column)一つが特徴量一つです。どの特徴量を入れるかを選ぶことが、設計の第一歩です。

  3. 3

    正解の名札(ラベル)なしでデータだけを見て、似たものどうしをまとめるなど、データの中の構造を自分で見つける学習方法を何といいますか?

    正解を見る

    正解 教師なし学習(Unsupervised Learning)

    ラベルの付いたデータで正解を当てられるように学ぶ、教師あり学習と対になる言葉です。

  4. 4

    お客さんを買い物の習慣が似たグループに分けるように、似たデータどうしをグループにまとめることを何といいますか?

    正解を見る

    正解 クラスタリング(Clustering)

    教師なし学習の代表的な仕事です。グループごとの名前は、あとから人が付けます。

  5. 5

    Excel の表のように、行と列が決まった枠に入っているデータを何といいますか?(文章・写真・音のように、決まった枠のないデータと対になる言葉です。)

    正解を見る

    正解 構造化データ(Structured Data)

    枠のない文章・写真・音は、非構造化データ(Unstructured Data)といいます。

ルールと学び方

  1. 6

    人が「もし〜なら〜せよ」のようなルールを直接書き込んで、専門家のように判断させた初期の人工知能の方式を何といいますか?

    正解を見る

    正解 エキスパートシステム(Expert System)

    1970〜80年代に広く使われました。ルールをすべて人が書かなければならないので、ルールが増えるほど、作るのも直すのも難しくなりました。

  2. 7

    答えが「スパム/正常」のように、決まったいくつかの種類(カテゴリー)のうちの一つになる機械学習の問題を何といいますか?

    正解を見る

    正解 分類(Classification)

    答えが2種類なら二値分類、3種類以上なら多クラス分類といいます。

  3. 8

    答えが家の値段や明日の気温のように、連続した数になる機械学習の問題を何といいますか?

    正解を見る

    正解 回帰(Regression)

    分類はカテゴリーを、回帰は数を当てます。入力と出力を先に決めれば、どちらの問題なのかが見えてきます。

  4. 9

    行動したあとにもらう報酬(点数)を見ながら、よりよい行動を自分で身につけていく学習方法を何といいますか?AlphaGo が自分自身と対局しながら強くなった方法です。

    正解を見る

    正解 強化学習(Reinforcement Learning)

    正解の名札の代わりに報酬を受け取るところが、教師あり学習と違います。

  5. 10

    モデルが学習データはほとんど当てるのに、初めて見るデータではよくまちがえる、つまり学習データを丸暗記してしまった状態を何といいますか?

    正解を見る

    正解 過学習(Overfitting、オーバーフィッティング)

    反対に、学習データさえうまく当てられない状態は、未学習(Underfitting)といいます。

学習と評価の順序

  1. 11

    モデルがどれだけまちがえたかを一つの数で表し、学習がその値を小さくする方向に進むようにする関数を何といいますか?

    正解を見る

    正解 損失関数(Loss Function)

    学習とは、つまり損失の値が小さくなるように重みを直していくことです。

  2. 12

    学習データ全体を最初から最後まで一通り見て学習する、その一周のことを何といいますか?

    正解を見る

    正解 エポック(Epoch)

    ふつうは何エポックも回しながら、損失が減っていくかを見守ります。

  3. 13

    欠けた値・重複・まちがった値を直したり、単位をそろえたりして、学習の前にデータを学習に合った形に変える段階を何といいますか?

    正解を見る

    正解 データ前処理(Data Preprocessing)

    データがめちゃくちゃなら、モデルもめちゃくちゃになります。実際の開発時間の大きな部分が、この段階にかかります。

  4. 14

    100問のうち90問を当てれば90%になるように、全体のうち当てた割合でモデルを評価する、いちばん基本的な指標を何といいますか?

    正解を見る

    正解 正解率(Accuracy)

    簡単で便利ですが、片方の答えがほとんどを占めるデータでは、実力を実際より高く見せてしまうことがあります。

  5. 15

    学習用・テスト用とは別に分けておき、学習の途中で設定を選んだり、学習をいつ止めるかを決めたりするのに使うデータを何といいますか?

    正解を見る

    正解 検証データ(Validation Data)

    テストデータは最後に一度だけ使い、設定を選ぶのは検証データで行います。

シェルと道具

  1. 16

    シェルで、いま自分がいるフォルダ(カレントディレクトリ)のパスを表示するコマンドを書いてください。

    正解を見る

    正解 pwd

    print working directory の略です。

  2. 17

    シェルで、ファイルの中身をそのまま画面に表示するコマンドを書いてください。いくつものファイルをつなげるときにも使います。

    正解を見る

    正解 cat

    concatenate(つなげる)から来た名前です。例:cat data.csv

  3. 18

    シェルで、ファイルの中から特定の文字が入っている行だけを探して表示するコマンドを書いてください。

    正解を見る

    正解 grep

    例:grep error log.txt は、log.txt の中で error が入っている行だけを表示します。

  4. 19

    値をカンマで区切って表のデータを入れる、機械学習のデータでいちばんよく使われるテキストファイル形式の名前を、英語3文字で書いてください。

    正解を見る

    正解 CSV(Comma-Separated Values)

    1行が表の1行で、カンマで区切られた値の一つひとつが列です。メモ帳でも開けます。

  5. 20

    データ分析と機械学習でいちばん広く使われ、コードのまとまりを波かっこではなくインデントで区切るプログラミング言語の名前を書いてください。

    正解を見る

    正解 Python(パイソン)

    NumPy・scikit-learn・PyTorch のような人工知能の道具のほとんどは、Python で使われます。

練習試験を受ける オンラインのAI知識試験が、今の自分の位置を確かめる一番早い方法です。