[最新版] ITパスポート AI(人工知能)の技術と述語論理 出題傾向と学習方法

2021年11月24日ITパスポート攻略,ITパスポート-テクノロジ分野,ITパスポート

ITパスポートでは、流行りのキーワードが盛り込まれやすい資格です。シラバスに記載の用語を中心に出題傾向や学習方法を整理しています。あくまでも用語と利用用途を覚えるだけですので、実際は難しくありません。

ITパスポート公式サイトの「試験内容・出題範囲」の最新のシラバス6.0を元に管理者が独断と偏見で書いてます。

「AIの技術/述語論理」のまとめ

「AIの技術/述語論理」の出題内容

AI（人工知能）の技術と述語論理は令和2年に発表されたシラバス5.0に記載があり、その後出題がありません。

ただストラテジ分野でビジネス利用のAIについて出題があります・・・・

そのためテクノロジ系としてはより技術よりの出題が予想されます。出題としては大きく２パターンを予想します

• 機械学習の事例を記載し、機械学習の３つのパターン＋近しい言葉のいずれかが適切か選択する。
  
• ディープラーニンで必要な技術用語を選択させる。

「AIの技術/述語論理」の学習方法案

前述した通り、事例がストラテジーで出題されているので、出題は専門用語になる可能性があります。

しかし必要な用語はそれほど多くないのでしっかり暗記するだけで対応することができます。

ただ用語が錯綜しているのと関係性がわかりにくいので、簡単に整理してみますね。図の赤の矢印が最新の流れになっています。

主要な用語を説明すると、こんな感じです。詳細は参考書や問題集で確認してください。

• 帰納推論法：人工知能の基本的な考え方で、ここの事実から一般的な事象を導き出す
  
• 機械学習：AI（人工知能）の一種でコンピューターに学習する能力を与える手法。データの規則性や特徴を見出す
  
• 教師あり/なし：機械へ正解を与えるかにより学習する手法
  
• 強化合宿：機械が試行錯誤しながら、どの方法をとると最大の報酬や価値が得られるのかを判断する手法
  
• ディープラーニング：データが持つ規則性や傾向、特徴を、機械が自動的に見つけて学習。教師あり/なし/強化学習の全てに適応できる手法
  
• ニューラルネットワーク：ディープラーニングを構成する技術要素
  
• 活性化関数、バックブロパゲーション：ニューラルネットワークのアルゴリズム、技術要素群

「AIの技術/述語論理」を説明してくれる参考書

困った時には「徹底攻略ITパスポート教科書 + 模擬問題 2021年版」になります。ネットで調べても良いのですが、膨大な情報に飲み込まれてしまうので学習効率上、まとまった知識として理解できた方がいいですよね。

発行元	株式会社インプレス
著者	間久保　恭子
初版発行	2021年3月11日
定価	1,738円
ホームページ	公式サイト
電子書籍版	有
その他	電子版無料ダウンロード 過去問アプリ有り

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