ぼっちエンジニアの備忘録

G検定ではディープラーニングのアーキテクチャに関する問題が頻出しており、中でもGoogLeNetは正確な理解が求められる。Inceptionモジュールの特徴や他のネットワークとの違いを、過去問を使ってわかりやすく整理している。

G検定ではAI技術だけでなく、個人情報保護に関する法制度や倫理も重要な出題領域となっている。中でもGDPR（EU一般データ保護規則）は頻出トピックのひとつで、正式名称や適用対象、違反時の罰則などを正確に理解することが求められる。本記事では過去問を踏まえながら、GDPRの基礎と実務への影響をわかりやすく整理する。

LSTMはRNNの欠点である勾配消失問題を克服するために生まれたモデル。G検定ではその基本構造やゲートの役割が頻繁に問われる。本記事では、LSTMに関する過去問を通じて、誤りやすい表現と正しい理解をわかりやすく解説する。

G検定では、AIの歴史や基礎技術に関する問題が多く出題される。中でも1985年に登場したボルツマンマシンは、確率的に動作するニューラルネットワークとして重要な知識のひとつ。本記事では、G検定の過去問を通じて、ボルツマンマシンの定義と背景、他の選択肢との違いをわかりやすく解説する。

G検定に頻出のTransformer系モデルについて、2020年にOpenAIが発表したGPT-3を中心に詳しく解説。教師なし学習の特徴や他モデルとの違い、試験対策のポイントまでを網羅。自然言語処理の基礎を押さえたい受験者必見。

2012年のImageNetで優勝したディープラーニングモデル「AlexNet」は、G検定でも頻出の重要知識である。トロント大学が開発したこのCNNモデルの特徴や、他のVGG・ResNet・GoogLeNetとの違いをわかりやすく整理して解説する。

G検定ではResNetの仕組みが頻繁に出題される。本記事では、Skip Connectionを中心にResNetの特徴を丁寧に解説。過去問の実例やPyTorchによるコードも交えて、仕組みを深く理解できるよう構成している。

G検定で頻出の「オントロジー」について、哲学と情報科学の両視点から詳しく解説。実際の過去問を例に、選択肢の正誤や背景知識まで丁寧に掘り下げる。深層学習との違いやセマンティックウェブでの活用も紹介し、文脈理解の重要性を学べる内容。

G検定では自動運転技術に関する知識も出題対象となる。本記事では、SAE J3016に基づく自動運転の6段階の定義と、特に出題頻度の高いレベル3以上の特徴を過去問を交えて詳しく解説。理解の要点を整理し、正確な知識で得点力を高める。

AI技術の進展とともに活用が進むドローンだが、安全性や法律面の理解も欠かせない。G検定では、飛行規制に関する設問が頻出である。この記事では、過去問をもとに航空法における具体的な規制内容を解説し、誤選択肢に潜む落とし穴も整理する。

G検定ではAI技術に加え、法律や社会的背景も重要な出題範囲となる。中でも「不正競争防止法」の改正で登場した「限定提供データ」は、実務でも注目されるキーワードだ。本記事では過去問の分析を通して、この概念と法的な位置づけ、そしてビジネス現場での活用事例まで丁寧に解説していく。

G検定で頻出の前処理「白色化（whitening）」について、定義や効果、他の選択肢との違いを明確に解説。画像認識や音声認識での実務例や、Pythonによる実装方法も紹介し、理解と実践をサポートする。

G検定で頻出の自然言語処理分野における「コサイン類似度」について、定義・計算方法・出題例を交えて分かりやすく解説。誤答の理由や実装例も紹介し、理解と得点力を高める構成となっている。

G検定では「不適切な選択肢を選べ」という設問が頻出する。特に強化学習分野における価値関数の理解がカギとなる。本記事では、価値反復法や行動価値関数に関する問題を通じて、正しい知識の定着と選択肢の見極め方を解説する。

G検定によく出題される「学習」と「推論」の関係について丁寧に解説。機械学習の基本プロセスを正しく理解することで、他の問題にも応用できる基礎力が身につく。選択肢の違いや現場での活用例も紹介。

G検定では機械学習の基本概念が頻出する。中でも「回帰問題」と「分類問題」の違いを正確に理解していないと、正答率に影響が出る。この記事では、回帰問題の定義から出題例、他選択肢の不正解理由まで丁寧に解説。実務での応用例にも触れ、理解を深める構成になっている。

G検定の出題傾向として注目される「SSD（Single Shot MultiBox Detector）」について、YOLOやFaster R-CNNとの違いを丁寧に解説する。1ステージ型検出器としての特徴や、マルチスケール対応、高速推論といった要素を中心に、過去問を交えて実践的に学べる内容。

G検定に出題されたカーネギーメロン大学の研究成果「OpenPose」について解説する。物体検出や画像処理ライブラリとの違いを整理し、人物の姿勢推定技術の特徴や用途まで網羅。選択肢に迷わない理解力を養える内容。

G検定で頻出の「ハイパーパラメータ」について、実際の過去問をもとにその意味と他の選択肢との違いをわかりやすく解説する。学習率やバッチサイズなどの実務例、調整テクニックも紹介し、実践的な理解を深められる内容になっている。

G検定では自然言語処理モデルに関する問題が頻出する。本記事では、過去問をもとに「不適切なNLPモデルの選び方」を解説し、各モデルの用途や判断ポイントを具体的に紹介。画像処理モデルとの違いも理解できる内容となっている。

G検定の頻出テーマである最適化手法「Adam」について、過去問を通してその仕組みや他のアルゴリズムとの違いを詳しく解説。モーメンタムとRMSpropの特徴を融合した本質に迫り、正しい理解と誤選択肢の見極め力を養う。

DeepMindが開発した音声合成モデル「WaveNet」について、G検定の過去問を題材に正解の根拠と他の選択肢との違いを分かりやすく解説する。音声合成の仕組みや具体的な応用例も紹介し、理解を深められる内容になっている。

G検定ではニューラルネットワークの学習目的に関する設問が頻出する。損失関数と目的関数の違いや、活性化関数・伝達関数との関係性を理解することで、正確な知識が身につく。実務にも直結する損失関数の役割についても解説。

G検定では、AI国際会議に関する知識が頻出である。NeurIPSやICML、CVPRなどの学会名と研究分野を正確に理解し、選択肢の見極め方を身につけることが合格の鍵となる。この記事では過去問をもとに、頻出パターンや誤答の見分け方をわかりやすく解説する。

G検定で繰り返し出題される「活性化関数」について、定義や代表的な関数（ReLU、シグモイド、tanh）の特徴を具体例とともに解説。なぜ活性化関数が重要なのか、実務での活用シーンも交えて丁寧にまとめている。丸暗記ではなく、理解を重視した学習に役立つ内容。

G検定では「強いAI」と「弱いAI」の違いが頻出テーマとなっている。この記事では、実際の過去問をもとに強いAIの定義を整理し、よくある誤解や選択肢の落とし穴についても丁寧に解説している。確実に得点源にできる知識を身につけたい受験者におすすめ。

G検定では、AIの知識獲得に関する課題が頻出する。特に「知識獲得のボトルネック」は誤答が多い要注意テーマだ。この記事では、実際の過去問を使って選択肢の正誤を丁寧に解説しながら、AI開発現場での実例も交えて理解を深める。

G検定で頻出のRNN学習手法「教師強制（Teacher Forcing）」について、実際の過去問をもとに正誤の見極め方を詳しく解説する。LSTMとの違いや、推論時に起こる露出バイアスなど、理解が曖昧になりがちなポイントも丁寧に整理。

ネオコグニトロンは、CNNの原型とも言える視覚認識モデルで、G検定でも頻出のテーマ。本記事ではその構造的特徴や、他の深層学習モデルとの違いを過去問をもとにわかりやすく解説。インセプションやVGGとの混同を避けるためのポイントも紹介。

G検定に頻出の活性化関数「ハイパボリックタンジェント（tanh）」の意味と正しい表記について、過去問を用いて丁寧に解説。tanやcotとの違いも明確に整理し、深層学習におけるtanhの特徴や用途を実例つきで紹介している。