超AI入門講座

まず、各ステージの学習に入る前に、スタートテストに合格しなければなりません。
簡単に言ってしまえば、「そもそもスタートラインに居ますか？」という基礎能力を問われるテストです。

AI実装検定®A級
https://kentei.ai/
ここで出題されるスタートテストは、このAI実装検定というものとリンクしており、スタートテスト合格と同時に、AI実装検定A級の合格証がもらえるというお得な仕組みになっています。
ラビットチャレンジの運営会社とAI実装検定の運営会社が、共に「Study-AI株式会社」となっており、まずはこの検定に合格できるレベルがスタートラインに求められるという事なんだと思います。

AI実装検定の社会的な評価は、A級の場合G検定よりもレベルはやや下がるものの、実装寄りのスキルが求められる内容で、2020年3月を第1回として、これまでに3回開催されています。（第4回は2021年6月5日）
知名度的にはこれからなのだと思いますが、実装エンジニアの登竜門的な（情報処理技術者試験で言う基本情報のような）資格になっていくかも知れません。

ラビットチャレンジでは、このスタートテストの前段階の講座として、「超AI入門講座」というものが用意されています。カリキュラムの消化は任意なのですが、スタートテストが通過できるかどうか不安な方は、是非とも受講してみると良いでしょう。
ちなみに、Study-AI社では同様の内容が単独の講座として開設されています。
https://study-ai.com/ai_begginer/
どうやら普通に受けると5万円掛かる内容らしいですが、こちらもサポートを受けられない前提で同様の内容が提供されていますので、かなりお得だと思います。

さて、せっかくですのでこの超AI入門講座を受けてからスタートテストに挑もうと、軽い気持ちで講座の動画を視聴し始めたのですが・・・
完全に舐めてました。がっつり数学です。

前半はAIドル（AIスキル習得に励むアイドル）とか出てきて、お気楽な感じでコードを写しては動かしてを繰り返すのですが、後半からはかなりハードルが上がります。
というのも、Pythonに用意された豊富なライブラリは使わずに、超基本のライブラリであるnumpyのみを使ってニューラルネットワークの基本構造を実装しようという試みなのです。

つまり、多くは数式の展開であり、それをnumpyを使って実装していく流れなので、数式の展開に着いていけないと、何をやっているのかがさっぱりわからなくなります。

恐らく、実務では様々な深層学習用のライブラリを使うはずですが、まずはそもそもの理論が理解できていないと役に立たないという発想なんでしょうね。
これ、老齢エンジニアにはかなりつらい内容ですが、理解できたときの聡明さが何とも言えません。よくわからないけどできた！という不思議なブラックボックスのAIでは無く、透明な箱の中ですべての動きが見えるAIなので、今後のチューニングなどの目先が変わってきます。

E資格も基本はnumpyだけで実装するという話も聞いたことがありますので、エンジニアに求められる本質的な力とはこういう事なんでしょう。

思ったよりスタートラインで苦戦を強いられそうですが、まずは地道に積み上げたいと思います。