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統計ロードマップ
Cert Roadmap

AI 実装検定 学習ロードマップ

主催
一般社団法人 エッジ AI 協会
所要時間
100〜150 時間(A 級)
期間目安
2〜3 ヶ月
合格基準
おおむね正答率 70%(A 級)

前提知識: Python 文法 ・ 高校〜大学初級の数学

  1. STEP 1Week 1-2

    Python ・ NumPy ・ scikit-learn

    ブロードキャスト ・ shape ・ Estimator API。本サイトの[Python データ分析 教科書](/certs/python-data/textbook)で基礎固め。

  2. STEP 2Week 3-4

    ML 評価 + ハイパーパラメータ

    F1 / ROC / PR-AUC / Optuna。Pipeline + GridSearchCV を実装パターンとして覚える。

  3. STEP 3Week 5-7

    ニューラルネット + PyTorch

    順伝播 / 逆伝播 / 活性化 / Adam / Batch Norm / 学習ループ 5 行をスラスラ書けるレベルに。

  4. STEP 4Week 8

    Keras + 主要モデル

    Sequential / Functional API、CNN / RNN / Transformer の構造と代表モデル。

  5. STEP 5Week 9

    エッジ AI + MLOps

    量子化 / 蒸留 / ONNX / TFLite / 特徴量ストア / ドリフト検出。

  6. STEP 6Week 10

    演習 + 模擬試験

    演習問題で範囲を一周。コード片の関数名を見て即座に判断できる感覚を作る。