E資格の勉強をしていて最近感じていること

8月のE資格受験に向けて勉強をしています。
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。また、E2020#2の中止に伴い、2021#1~2022#2までは過去2年半以内まで有効とします。 (*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で記述し、かつTensorFlow等の機械学習系ライブラリに依存しない問題を出題します。 (*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。割引バウチャー以外でのお申し込みについては会員割引をお受け出来かねます。詳細は事務局(info_exam@jdla.org)までお問い合わせください。 2021#1 2021年2月19日(金)・20日(土) *試験は終了しました 2021#2 2021年8月27日(金)・28日(土) 2022#1 2022年2月18日(金)・19日(土) 2022#2 2022年8月26日(金)・27日(土) 順伝播型ネットワーク深層モデルのための正則化深層モデルのための最適化畳み込みネットワーク回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク生成モデル強化学習深層学習の適応方法 認定No.00002  株式会社 zero to one 認定No.00005  エッジテクノロジー株式会社 認定No.00006  株式会社キカガク 認定No.00007  株式会社アイデミー 認定No.00010  NABLAS株式会社 認定No.00012  株式会社VOST 認定No.00013  株式会社すうがくぶんか 認定No.00014  株式会社Fusion One 認定No.00015  INTLOOP株式会社 認定No.00016  株式会社 Present Square 認定No.00017  キラメックス株式会社 認定No.A0001  中部大学 大学院 工学研究科 認定No.A0002  東京大学 松尾研究室 東京大学本郷キャンパス(例年) オンライン(2020)
 
まだ試験に合格できるレベルではありませんが,テストに出てくる範囲内の概要は一通り勉強して理解しました。参考書やネットの情報を見ながらであればAIを作ることもできます(精度は別として笑)
勉強を始めた当初は「ちょっとこれは難しすぎるので厳しいなぁ。勉強の方針を変更するのであれば早めに決断しないと時間がもったいない」と思っていました。 しかし,私の今後のキャリアにおいてAIに関する知識や実業務遂行は必須だと考えているので,分からないながらも勉強を続けていました。
もがきながら勉強を続けていたら急に点が線でつながり,一気に理解できるようになりました。 AIを作る時には色々な手法があるのですが,どんな手法であっても基本的な考え方は決まっているので新しい手法を勉強するときも初見でだいたい理解できるようになりました。
ここまで来ると「やばい。AI作るの楽しい。本とかネット見ながらだったら基本的にだいたいなんでも作れるので,もしかしたら俺がAIになっちゃったんじゃないか」などとアホなことを考え始めるようになりました笑
 
こういうページを見てるとAIの色々な可能性を感じることができて楽しくて仕方がないです。
 
 
ただ,問題もあります。
仕事でAI関連の業務に携わることも多いので実業務に関する知識も持っていますが,以下が問題になり頓挫することがあります。
  • 精度の高いAIを作るには精度の良い教師データが必要
  • 精度の良い教師データを作るには時間とコストが相当かかる
  • プロジェクト進行するにあたってステークホルダーの理解を得る難易度が高い
  • 高い精度を保ち続けるための仕組み化が難しい
この辺の課題の負担を少しでも軽減できるような取り組みも必要だと思っているので,ここまでできるようになったらAIオジサンを名乗りたいと思います笑