Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
JDLA MeetUp LT by CDLE/20190702_CDLE_LT
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
ITO Akihiro
July 02, 2019
Technology
45
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
JDLA MeetUp LT by CDLE/20190702_CDLE_LT
2019年 日本ディープラーニング協会「合格者の会」
--
2020年、G検定合格者は10万人に。
ITO Akihiro
July 02, 2019
More Decks by ITO Akihiro
See All by ITO Akihiro
kintone + ローカルLLM = ?
akit37
0
380
【NoMapsTECH 2025】AI Edge Computing Workshop
akit37
0
730
【NoMapsTECH 2025】AI Tech Community Talk
akit37
0
340
エンジニア目線でのテスラ
akit37
0
87
「重鎮問題」について(軽めに)
akit37
0
110
Software + Hardware = Fun++
akit37
0
86
基本的に "リモートしかない" ワーク/20231128_KBS_LT
akit37
1
53
3つの先端技術が コミュニティ軸で融合した話。/20230615_CMCMeetup
akit37
0
52
Bootleg_越境してみたときのアウェイ感。/20230328_CMCMeetup
akit37
0
67
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代のAPI開発を加速する品質ガードレール / API Quality Guardrails in the AI Era
yokawasa
0
130
使いこなすために知っておきたい Azure SRE Agent アンチパターン
torumakabe
2
340
More Freedom on the Same Shared GPU Cluster: A Small Team’s Experience with vCluster
nttcom
0
130
IoTデバイスを繋げるプロトコルMatterをAndroidで使用する方法
harutiro
0
120
生成AIで高い生産性を求められて、 悩み、乗り越えた話
mot_techtalk
2
130
大阪オフィスに Unitree Go2 がやってきたので Physical AI やってみた
dafujii
0
300
【データ横丁主催】AI Agentがコンテキストを使って仕事をした後、何が残るのか― 組織の経験を次の判断に引き継ぐ「Agent Memory」
shisyu_gaku
2
330
生成AIを使って「人が」考える技術 ― AI時代の人機共想と実践ノウハウ|UNITT AC2026
ishiirikie
0
550
[2026-09-30]ロックンロールは鳴り止まないっ - 信頼性かまってちゃん - 「データ駆動を投げ捨ててまで。」追いかける信頼性改善に向けた取り組みの話
tosite
0
200
インバスケット試験対策アプリを 作って見えたAIエージェント構築 ナレッジ2選
shichijoyuhi
1
130
Databricksメトリクスビューはじめてのもくもく会
taka_aki
0
200
おそらく日本で唯一のDevRelインターン生として
husengs7
0
170
Featured
See All Featured
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
7k
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
300
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
32k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
68
58k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
270
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
3
4.3k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
960
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
540
Visualization
eitanlees
153
17k
Transcript
2020年、 G検定合格者は10万人に。 2019.7.2 JDLA合格者の会/LT by CDLE Nishikawa Communications Co. Ltd.
ITO Akihiro
2017.10.4 @幕張メッセ 「CEATEC JAPAN 2017」にて、JDLA設立イベントを開催。 ★ 活動の大きな柱となる資格試験 ◦ 技術者向けの「E資格(エンジニア資格)」 ◦
一般のビジネスパーソン向けの「 G検定(ジェネラリスト検定)」 “2020年までにE資格では3万人、 G検定では10万人の人材育成を目指す。”
順調に増加している ようではあるが……
目標である10万人の スケールにしてみると、 雲を摑むような…… でもこの位置関係には なんとなく親近感が?
Exponential !
無理な数字ではなさそう❔ • 合格者全員が、1〜2人合格させれば達成可能 • 教える人が10人に1人だとしても、10〜20人合格させればOK • まずは今日集まった500人が20人ずつ合格させればもう1万人増!
無理な数字ではなさそう❔ • 合格者全員が、1〜2人合格させれば達成可能 • 教える人が10人に1人だとしても、10〜20人合格させればOK • まずは今日集まった500人が20人ずつ合格させればもう1万人増! ひょっとして、 これなら行けるんじゃ❔
でも、数学教えるのはちょっと…… • 説明資料作るのも大変だし。 • みんな数学キライ。シラナイ。 • 数学の問題は捨てるからいいです、という人も。
でも、数学教えるのはちょっと…… • 説明資料作るのも大変だし。 • みんな数学キライ。シラナイ。 • 数学の問題は捨てるからいいです、という人も。 “いや、ある意味サービス問題だから!” と説得すべし
G検定対策数学講座資料公開します(社内向け/自作) • 社内勉強会等ご自由にお使いください • 文字解説無く見ただけではわからないので、講義の補助資料として • 30分×3セットのボリューム(二度勉強会実施実績あり) 1. ディープラーニングでの基礎計算〜パーセプトロンとCNNと活性化関数〜 2.
行列とベクトル〜数学の基礎/線形代数〜 3. 微分〜関数の”ある点”における傾きを求める〜 https://www.slideshare.net/AkihiroIto1/ ※要改修ポイントなど見つけた方はslackからDMください
ご清聴ありがとうございました。 1. ディープラーニングでの基礎計算 2. 行列とベクトル 3. 微分 https://www.slideshare.net/AkihiroIto1/ ※要改修ポイントなど見つけた方はslackからDMください 10万人実現しましょう!