日本ディープラーニング協会（JDLA）が、2021年7月実施のG検定2021#2から改訂される新シラバスを発表しました。
実際のシラバス改訂のお知らせはここです。
新シラバスではDX（デジタルトランスフォーメーション）が進む産業界における時代のニーズに対応し、より多くのビジネスパーソンに学んでもらうを目指して、「データ×AI」の活用を企画・推進するうえで重要となるAIプロジェクトの計画・データ収集・法律／契約など、実践的な内容を追加したようです。
新シラバスの内容は以下の通りです。
- 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- 人工知能をめぐる動向
- 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
- 人工知能分野の問題
- トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
- 機械学習の具体的手法
- 代表的な手法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）、データの扱い、評価指標
- ディープラーニングの概要
- ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック
- ディープラーニングの手法
- CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応
- ディープラーニングの社会実装に向けて
- AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価
- 法律（個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法）、契約
- 倫理、現行の議論（プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ）
試験のシラバスに少し内容を追加されただけであって試験の金額や時間などそういったことは変更なさそうです。
たしかに、実際のAIの知識をつけるにあたって、理論だけを知っている状態でデータ分析をできてもそこに付随するものができなければなかなか価値の提供といったところに結び付けにくいのでこういったシラバスの変更は正しい方向性だと思います。
まぁ、シラバスに項目を追加したというので勉強の範囲は広がりますし、初回においては問題集も対応できていないものが多いのでおそらく普通の人は受験せずに1回か2回パスした状態で新しい参考書や問題集が出るのを待つが妥当な気がします。
今回のシラバス改訂に伴い、公式のテキストは新しいものが出るようです。
いずれにせよ今後受験する人は問題集などが新シラバスに対応しているかなどに注意してください。
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