生成AIパスポートを受けてきました

10/7(土)に生成AIパスポート試験を受けたので記録に残します
結果発表は1,2ヶ月先のようで結果自体はまだ出ていません

個人的なことですが、この試験を10/7（土）のAMに受けたので
JAWS Festaの会場に到着したのは14:00ごろでした😂

生成AIパスポートとは

一般社団法人生成AI活用普及協会が提供する資格試験です
生成ＡＩパスポート試験はAＩに関する基礎知識、生成ＡＩの簡易的な活用スキルの可視化をするための資格制度です。
ＡＩを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

生成AIパスポートの基本情報

• 試験開催形式：オンラインでの実施 

• 試験時間：60分

• 問題数：60問

• 費用11,000円（税込）（学生は半額）

• 試験日：10/6（金）,7（土）

※次回いつ試験が実施されるかは未定

合格ラインは定義されていいない、合否発表は1，2ヶ月後（曖昧）
ようは協会も探り探りなんでしょうね

試験範囲の一部

詳しくはこちらから

学習しておくといい内容

1. 機械学習のルールベース

• 機械学習の基本原則やアルゴリズムに

• ルールベースのアプローチとは何か、その特徴や利点

• 教師あり、教師なし学習

2. 次元削減のメリット

• 次元削減の目的とメリット

• データ解析や可視化、特徴抽出における利点

3. ニューラルネットワークと人工ニューロン

• ニューラルネットワークと人工ニューロンの基本的な原理や関連性

• ディープラーニングとの違いやニューラルネットワークの構造

4. VAE（Variational Autoencoder）の仕組み

• VAEに関連する問題では、エンコーダーとデコーダーの役割や連続的な潜在空間の概念

• 生成モデルとしてのVAEの特徴

5. CNN（Convolutional Neural Network）の仕組み

• CNNの基本原理や畳み込み層、プーリング層についての理解

6. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）モデル

• 自然言語処理におけるBERTモデル

• BERTの特徴や事前学習のプロセス

7. ディープフェイク技術の原理

• ディープフェイク技術

• 生成ネットワークやGAN（Generative Adversarial Network）の基本原理

8. 音声生成AIの応用

• 音声生成AIのトレーニング方法や利用分野

• 音声合成や音声認識の技術について

9. 動画生成AIの特徴

• 動画内要素の非表示や特殊効果生成

10. 限定提供データの保護

• 限定提供データの特徴や保護要件

11．AI社会原則

12.   AI利活用原則と基本理念

13.   AI利活用原則（10原則）と生成AI

14．Zero ShotとFew Shot

公式テキスト

試験対策は基本的にこの本になり、この本の内容が出題されます
電子本と物理本があります

• 電子：¥1,782(税込)

• 物理：¥1,980(税込)

試験を受けた感想

まず感じたのは試験時間は60分では足らなかったです
見直しを殆どできなかったので、あと30分は欲しかったかな
60問解き終わったのが57分くらいで、見直しできたのが3分程度という少なさ

試験の内容はしっかり勉強しないとまず受からないと感じました
生成AIに関する専門的な知識が必要で範囲も広いです
感覚的に10～40時間くらいの学習が必要かと思います
私はAzure AI900を勉強していたので、それと被る部分もありました

伝わる人にしか伝わらないですが、難易度の個人的な見解ですが
AWSの資格試験で難易度を数値化して例えるとCLFが5、SAAが10とすると、生成AIパスポートは7～10の間くらいだと思います（人によって数値のゆらぎはあると思います）

試験自体はAIのことをかなり網羅的に学べるのでAIのことをこれから学びたいという方にはいい資格だと思いました

重ねますが、一番感じたのは試験時間が足らないと思ったです笑