G検定対策 自動運転レベル3の法律改正とは？スマホ操作の条件付き許可を解説【G検定対策】
2019年5月の道路交通法改正により、自動運転レベル3の条件下でスマートフォン操作が一部許可された。睡眠や飲酒、無人運転は依然として禁止されているが、その理由は何か？G検定対策として、自動運転技術の進化と法規制のポイントを詳しく解説する。
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G検定対策 LSTMとは？仕組みとゲートの役割を分かりやすく解説【G検定対策】
LSTMはRNNの勾配消失問題を解決するために開発されたニューラルネットワークの一種。忘却ゲート・入力ゲート・出力ゲートがそれぞれ異なる役割を持ち、長期的な依存関係を学習しやすい特徴がある。G検定でも頻出のLSTMの仕組みや活用事例を解説する。
G検定対策 アフィン変換とは？画像処理の基本を徹底解説 【G検定対策】
アフィン変換は、機械学習や画像処理で広く用いられる幾何変換の一種。拡大・縮小、回転、平行移動、せん断などを組み合わせて画像を変形できる。本記事では、G検定対策としてアフィン変換の基本から応用までを解説。データ拡張や実務での活用方法も紹介する。
G検定対策 セマンティック・セグメンテーションとは？活用事例を徹底解説【G検定対策】
セマンティック・セグメンテーションは、画像の全ピクセルにカテゴリを割り当てる技術。G検定の試験対策として、この技術の概要、誤答選択肢の解説、実際の活用例、代表的なモデルを詳しく解説する。自動運転や医療画像解析にも活用される重要な手法を理解し、試験合格に備えよう。
G検定対策 k近傍法（k-NN）の仕組みとは？最頻値が分類に使われる理由を徹底解説【G検定対策】
k近傍法（k-NN）は、機械学習の基本的なアルゴリズムのひとつ。分類問題では「最頻値」を使ってクラスを判定するが、なぜ多数決や中央値ではないのか？本記事では、k-NNの仕組みと分類ロジックを詳しく解説する。G検定対策にも最適な内容となっている。
G検定対策 【2025年】G検定（ジェネラリスト検定）の最新シラバスと受験情報まとめ
2025年のG検定は、試験回数は年間6回に増加し、単なるAIの基礎知識試験にとどまらず、生成AIやAIガバナンスといった最新トピックに対応した内容へと刷新されている。従来の「知識の確認試験」という位置づけから、「実務力を証明する試験」へとシフトしており、ビジネス現場でAIを活用する人材にとって有用な資格となりつつある。
G検定対策 G検定とは？試験内容・メリット・勉強方法を徹底解説
G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するAIの基礎知識を問う資格試験。ディープラーニングの活用事例やAIの歴史、倫理を学べるため、エンジニアだけでなくビジネスパーソンにもおすすめ。試験概要、合格率、勉強方法を詳しく解説。
G検定対策 G検定が2024年11月から大幅改訂｜生成AI・AI倫理・ガバナンスが試験範囲に追加
G検定が2024年11月より出題範囲を刷新し、生成AIや大規模言語モデル、AI倫理・ガバナンスなどの最新トピックが新たに盛り込まれる。人工知能やディープラーニングに関する体系的な知識も見直され、より実践的なAI人材育成に向けた試験内容へと進化している。