G検定の対策

2025年7月5日 2025年7月5日山崎講師

1：人工知能（AI）の定義と技術動向・研究における問題

2：機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価

3：ディープラーニングの仕組みと応用

4：ディープラーニングの研究分野

5：AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方

6：法規制・倫理ガイドライン・社会問題

7：AIを理解するための数学・統計学

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山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

1：人工知能（AI）の定義と技術動向・研究における問題

1-1 人工知能（AI）の可能性

1-2 意味ネットワーク

1-3 3度のAIブーム

1-4 AIにまつわる問題

1-5 AIによる情報処理の仕組み

2：機械学習の基本概念・具体的な手法・精度評価

2-1 機械学習の主要分野の基本

2-2 過学習と汎化性能

2-3 機械学習の具体的な手法

2-4 精度評価とハイパーパラメータの最適化

2-5 データ加工

3：ディープラーニングの仕組みと応用

3-1 ニューラルネットワークの学習の基本

3-2 ニューラルネットワークの学習における工夫

3-3 リカレントニューラルネットワーク（RNN）

3-4 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と画像認識

3-5 深層強化学習

3-6 オートエンコーダとその応用

4：ディープラーニングの研究分野

4-1 一般物体認識とその応用

4-2 自然言語処理

4-3 音声認識・音声生成

4-4 生成AIの仕組みと応用

4-5 深層強化学習・ロボティクスへの応用

4-6 モデルの説明と解釈

5：AI・データ活用の社会実装とプロジェクトの進め方

5-1 AIプロジェクトの体制・進め方・契約種別

5-2 DXを支えるビッグデータと諸技術

5-3 AI開発の環境

5-4 データ分析とAI開発の正しい考え方

6：法規制・倫理ガイドライン・社会問題

6-1 個人情報・プライバシー

6-2 著作権

6-3 特許権

6-4 商標権

6-5 不正競争防止法

6-6 労働法

6-7 税制と契約

6-8 AI・データと倫理ガイドラインと法規制

6-9 AI・データと独占禁止法

6-10 AIの社会実装に伴う課題全般

7：AIを理解するための数学・統計学

7-1 二変数の関係

7-2 基礎統計量

7-3 確率・期待値・確率分布

7-4 微分・偏微分

7-5 線形代数(ベクトル、行列)

7-6 AI・データサイエンス特有の数学・統計学

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