AI実装検定とは
AI実装検定とは、AIの一種であるディープラーニングに関する実装能力と知識の判別を評価する資格試験です。試験内容は主に、AIの基礎知識、プログラミングスキル、そしてAIを用いたソフトウェア設計や開発の方法論に焦点を当てています。
現代社会ではAIの存在感が増してきており、AI技術を適切に実装できる人材が求められています。そのため、AI実装検定はソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストなど、実務でAIを活用する職種にとって有益な資格だと言えます。
さらに、試験に合格するとその技術力が公に認知されるため、就職や昇進のチャンスにもつながります。AI技術の理解と応用力を証明するために、AI実装検定の取得を考えるのも選択肢のひとつとして有効です。
AI実装検定の受験料
AI実装検定には3つの等級があり、下記のようにそれぞれ受験料が異なります。
- B級：一般：9,900円（税込）/学割：5,500円（税込）
- A級：一般：14,850円（税込）/学割：8,250円（税込）
- S級：33,000円（税込）
引用：AI実装検定公式サイト
AI実装検定の取得難易度と合格率
AI実装検定の合格基準は、どの等級も70%以上の回答率が必要です。また、2020年に実施されたAI実装検定（A級）の受験結果は下記の通りです。
- 第1回 受験者数：258名/ 合格者数：209名/ 合格率81.0%
- 第2回 受験者数：181名/ 合格者数：133名/ 合格率73.5%
引用：JQOS.jp
A級の合格率平均が約77.25％なので、比較的取得しやすい難易度だと言えます。しかし、A級よりもレベルが高いS級を受講する場合、難易度も上がる可能性があります。
AI実装検定を取得するメリット
AI実装検定を取得するメリットは下記の通りです。
就職 昇進の優位性
AI技術は現代の多くの産業で求められるスキルであり、AI実装検定を取得していると就職や昇進の際に競争力を持つことができます。特に、AIを活用したビジネスを展開している企業においては、その重要性はさらに高まります。
ディープラーニングに関する理解と技術力の証明
AI実装検定を取得するということは、あなたがディープラーニングに関する基本的な知識を持ち、それを実際の問題解決に活用できる能力があることを証明します。これは、自身の技術力を信頼性を持ってアピールするための有効な手段です。
AI実装検定を取得するための効率的な勉強方法
AI実装検定を取得するための効率的な勉強方法を等級別に解説します。
B級：専用のYouTubeチャンネルや書籍を利用
AI実装検定の公式サイトでは、「中学生から分かるAI入門講座」というYouTubeチャンネルを運営しています。こちらのYouTube動画をみて学ぶことで、AI実装検定B級に必要な専門知識を得ることができます。
A級：専用の書籍を利用
AI実装検定A級を受講する場合、専門書である「AI実装検定A級公式テキスト」を利用するのがおすすめです。本書はAI実装検定実行委員会が監修しており、AI実装検定A級に合格するために必携のテキストとされています。
S級：基礎知識とフレームワークに関する学習が必要
AI実装検定のS級は、ディープラーニングの2大フレームワークと言われているPytorchとKerasを用いた実装問題が頻出されます。そのため、これらのフレームワークを用いた実装例や、論文著者の実装例を参考にすることがおすすめです。
フレームワークと論文著者の実装例は、下記公式サイトに公開されています。
AI実装検定公式サイト
AI実装検定の取得で目指せる職業
AI実装検定の取得で目指せる職業は下記の通りです。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計や実装、維持管理を行う仕事です。ディープラーニングというテクニックは機械学習分野において強大な影響力を持つため、AI実装検定により得た知識は、より洗練された精度の高い機械学習モデルの開発に直接貢献することができます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データを軸に新たな価値を生み出す役割を担っています。主な業務内容は、データの収集や解析、そしてその解釈を通じて未見の知見を発掘し、それをビジネスや研究の成果に繋げることです。ディープラーニングは、このプロセスを強力に推進するための先端技術として、データサイエンティストの間で高い注目を集めています。
AI実装検定は、こうしたディープラーニングの知識や技術を体系的に習得し、それを実際の業務やプロジェクトに応用できる能力を証明するものです。したがって、この資格はデータサイエンティストとしての信頼性や能力を示す強力な証拠となります。
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
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