採用向けディープラーニングテスト

測定する内容

ディープラーニングの知識と判断力を評価します。基礎となる数学、ネットワークアーキテクチャ、訓練と正則化、画像向けニューラルネットワークが対象です。

問題形式

10分で問題15問を1問ずつ出題

このテストに適した職種

中級レベルのディープラーニングスキルが求められる、機械学習エンジニア、ディープラーニングエンジニア、AIエンジニア、応用研究者、データアナリスト、開発者。

候補者ごとに得られる内容

スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。

公平性と配慮措置

問題では、業界を問わない中立的なシナリオを使います。慣用表現や金銭、地域特有の知識は必要ありません。コードは短い、特定のフレームワークに依存しないPythonで、形状やライブラリ固有の規則はコメントで示されるため、特定のライブラリの使い方が正答を左右することはありません。計算はメモ用紙で解ける程度で、必要な対数や指数は問題文に示されます。人名もさまざまな背景から選ばれています。

配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。

暫定値です。200人の受験者が完了した時点で信頼性を報告します。

公平性への取り組みを読む

テストの詳細

訓練の基礎となる数学、ネットワークアーキテクチャの選択と読み取り、モデルの訓練と正則化、画像向け畳み込みネットワークの4分野について、実務で使えるディープラーニングの知識を短時間で測定します。問題の多くは、小さなシナリオや訓練結果の表、短いPythonコードをもとに、受験者がどのような結論を出すか、何を変更するかを問う形式です。

• 問題は英語です。
• 使用可能な補助具：メモ用紙。
• 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
• 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（4分）

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