G検定 G検定×実務の最短ブリッジで学ぶ ニューラルネット入門エッセンシャル（決定境界・活性化・logits損失・最適化）
G検定の頻出コア（決定境界・活性化・交差エントロピー・逆伝播・最適化）を、実務の定石であるlogits前提の損失（BCEWithLogitsとsoftmax交差エントロピーは同型の安定化）へ最短でつなぎます。数式とPythonは補足なので読み飛ばしOKです。
2026-02
G検定 
生成AI 【2026年最新版】生成AIパスポート 勉強方法：公式テキスト準拠で迷わない学習目標別ロードマップ
生成AIパスポートの勉強方法を、公式シラバスとGUGA公式テキストを軸に「合格目的」「高得点・実務活用」「トレンド追従」の3タイプで解説。AIクイズアプリやChatGPTの使い分け、演習と直前対策も整理します。
G検定 G検定 勉強方法、問題集の使い方｜究極カンペで漏れ抜け・過学習・領域横断を潰す学習プロセス
G検定の問題集は暗記用ではなく「漏れ検出器」として使うと強いです。書籍問題集／Web無料問題集／Web模試のクセを分け、究極カンペ（脳内の知識マップ）へ差分統合して、漏れ抜け・過学習・領域横断の弱点を潰す学習プロセスを解説します。
数値計算 VLMは暗黙にセグメンテーションしているのか？|Self-AttentionとViTのトークン・マルチスケールを整理する
VLM（Vision-Language Model）は内部でどこまでセグメンテーションしているのか？Self-Attentionの行列形状やトークン化、マルチスケール特徴（CNNとTransformerの違い）をまとめて整理します。
生成AI ChatGPTとGeminiの違いは「性能差」より“検索・根拠・提案”の初期設定：体感 → 仮説 → パラメータ分解 → おもちゃモデル
ChatGPTとGeminiの体感差（個人の推測）を先に具体化し、その体感を「根拠・概略・提案・リスク」に分解。期待値の式で整理したうえで、Pythonのおもちゃモデルで用途により優位が逆転する構造を可視化します。
数値計算 数理的なエッセイ集｜数理OSで世界認識をアップデートする「破壊系シリーズ」
「引用は出典リンク必須・必要最小限」「FAQ全文転載・図表転載は禁止」「社内資料/研修利用は要連絡」その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちらはじめになんとなく思いつきで書いたエッセイ集。「普通...