
人工知能はどのように学習するのか? - 楽しく学ぶAI原理
AI CASTLE
AIという漠然とした恐怖から解放される、一般向けの教養講座です。AIが学習するとは一体どういう意味なのか、具体的な事例を通して見ていきます。また、AIの脳構造がどうなっているのか、どのように思考するのかを具体的な事例で解き明かしていきます。
入門
Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL)


学習した受講者のレビュー
5.0
박수근
5万ウォンを超える少なくない金額ですが、AI/MLエンジニアだけでなく、AI Researcher、AI大学院面接を準備する方にもおすすめの資料だと思います。 1. 不要な質問なしで、カテゴリ別の必須質問で満たされています。 2. 質問の説明が簡潔で理解しやすくなっており、すでに知っていた内容であれば簡単に思い浮かぶことができ、知らなかった内容は勉強する前にどのような内容なのかをまず把握できる利点があります。これではないので、事故がこの本に限られる感じはしませんでした。 3. 面接者の心構えについての文章が面接を準備する立場で大きな勇気を与えました。 この本を使って、今私が欠けている部分が何であるかを理解することができました。
5.0
히히
詳細で読みやすく、よく整理されていますね😊😊 地下鉄での移動中に見やすいです。
5.0
reyk
私もCSを専攻してAIを研究中ですが、これまで勉強した内容の中でコアと考えるものがほとんど入っていると感じました。 /DL の全体的な内容はこの本でのみ準備が可能だと思います。視点で非常に重要ですが、昔の資料にはあまり出てこない概念やエンジニアリングの面で必要なモデルサービング、CS専攻者に期待できるOS/Network/アルゴリズム/DB関連内容がすべて入っているという点がこの本の大きな強みと見られます。 。
ML/AI技術面接でよく出題される問題を学習します。
質問に対する適切な回答を確認し、面接を短時間で準備します。
こんにちは、コードエイチです。
私はネイバー、クラフトンなどAI技術力で有名な企業にML/AIエンジニアポジションで応募し、課題選考、技術面接、役員面接など、これまで約20回の面接選考を経験してきました。
最終的に合格してこの中の一箇所で働いたこともあり、少し前には100対1の競争率を突破して他の場所に転職し、キャリア職のMLエンジニアとして働いています。
4年前に初めて面接を経験した時は、私も本当に基本的なML/AI専攻知識すらうまく答えることができませんでした。そのため自分自身に失望し、自信もかなり落ちてしまいました。しかし何度も面接を経験した結果、結局技術面接の結果は「面接質問をどれだけ多く準備したか」によって決まるということを強く感じました。
しかし、面接を受ける立場からすると、何を準備すべきかがあまりにも途方もなく感じられるのが事実です。一生懸命準備しようと「Pattern Recognition and Machine Learning」や「Deep Learning」のような本を全部読むには、量があまりにも膨大です。
そこで私は、初めて面接を経験した瞬間から2ヶ月前に転職するまで、約4年間自分が経験したすべての面接質問を記録してきました。様々な場所で落ちたり受かったりしながら、徐々にどのような質問が共通して出るのかを把握できるようになり、今では技術面接でML/AI質問に対してスムーズに答えられるようになりました。
最近感じるところでは、就職市場はそれほど良い状況ではないようです。そのため、どの企業でも競争率がかなり高い方です。このような時こそ、会社の立場からは多くの志願者を素早く絞り込むために、ML/AI専攻知識を細かく質問する傾向があります。
しかし、面接のために数週間、数ヶ月の時間を費やすには、皆さんの時間はそれよりもっと貴重だと思います。私は面接準備に数ヶ月の時間を費やしましたが、皆さんは数日のうちに素早く面接準備を終えて、他の生産的なことに貴重な時間を使っていただければという気持ちです。
皆さんの成功的な就職を祈願し、本に関するお問い合わせはいつでも歓迎いたします。
ありがとうございます。
📌 Entropyについて説明してください。
📌 Bias-Variance Tradeoffについて説明してください。
📌 母数推定方法の2つとその違いについて説明してください。
📌 BatchNormのTrain/Testでの違いについて説明してください。
📌 CNNとViTの長所と短所について説明してください。
📌 LoRAについて説明してください。
📌 DPとDDPの違いを説明してください。
📌 動的/静的グラフについて説明し、メリット・デメリットを教えてください。
📌 Attentionの速度を向上させる方法について、知っている限り説明してください。
📌 Python GILについて説明してください。
1. プロローグ
2. 基本質問
3. ML/AI 共通質問
3.1. Fundamentals
3.2. Deep Learning
3.3. Model Serving
4. ML/AI 詳細質問
4.1. Computer Vision
4.2. Language Models
4.3. Generative Models
5. CS質問
5.1. Operating System
5.2. Database
5.3. Network
5.4. Algorithm

機械学習、人工知能(AI)
技術面接を準備している方

面接準備時間を画期的に短縮したい方

AI大企業/スタートアップの面接質問が気になる方
動画ではなく電子書籍の形で提供されます。
全84ページ、約130余りの面接質問と回答で構成されています。
基本的な機械学習/人工知能の専門知識に対する理解が必要です。
説明動画は別途存在せず、電子書籍形式で資料が提供される点をご参考ください。
この講義には無料サンプルがあります。購入前にまず書籍の内容を無料サンプルで確認してから購入することをお勧めします。
学習対象は
誰でしょう?
ML/AI技術面接を準備されている方
面接準備時間を画期的に短縮したい方
AI大手企業・スタートアップの面接質問が気になる方
285
受講生
31
受講レビュー
1
回答
4.9
講座評価
1
講座
主な経歴
(現) IT中堅企業 AI Engineer
(前) スタートアップ AI Engineer
(前) IT大手企業 AI Engineer
AI 研究/開発の経歴 AI プロダクトのサービス化および運用の経験 多数の AI プロジェクト進行経験 Top-Tier Conference への論文掲載経験
AIの研究・開発履歴
AIプロダクトのサービス化および運用の経験
多数のAIプロジェクト進行経験
Top-Tier Conference 論文掲載経験
現職 AIエンジニア (元) IT大手 AIエンジニア AI研究・開発経歴 AIプロダクトのサービス化および運用経験 多数のAIプロジェクト進行経験 トップティア会議(Top-Tier Conference)論文掲載経験
全体
3件
講座資料(こうぎしりょう):
全体
31件
4.9
31件の受講レビュー
受講レビュー 7
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 16
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平均評価 4.9
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1,058
∙
平均評価 4.9
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