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G検定対策究極カンペをつくろうバックナンバー

G検定

G検定対策究極カンペをつくろうバックナンバー

2025.10.04

G検定まとめ記事はこちら

目次

はじめに
動画シリーズ
導入
ディープラーニングの要素技術
ディープラーニングの応用例

はじめに

結構昔にG検定向けの動画で、
「JDLAジェネラリスト検定(G検定)さっくり対策(究極カンペの作り方)カンペを見なくても問題が解ける自分の作り方。」
というのを公開しているのだが、
これに対しての問い合わせがちょくちょく来ている。

というわけで、作り方についていろいろ書いていく予定。

動画シリーズ

G検定の究極カンペ関連動画の再生リスト

G検定対策究極カンペの作り方

G検定究極カンペの作り方というか、カンペに頼らない自分自身の作り方

導入

究極カンペの作り方についての問い合わせが増えている。
G検定の評判を確認し、ネガティブな意見を問題提起として捉える。
勉強のステージを定義し、語彙力と因果関係の把握が重要であることを説明。

G検定対策究極カンペをつくろう#1(G検定は意味がない？)

究極カンペの作り方についての問い合わせが増えている。 G検定の評判を確認し、ネガティブな意見を問題提起として捉える。勉強のステージを定義し、語彙力と因果関係の把握が重要であることを説明。

ディープラーニングの要素技術

Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。
AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。
位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。

G検定対策究極カンペをつくろう#4 Attention(Transformer構成要素、モデルアーキテクチャの系譜、 Attention基本概念、自己注目と多視点処理、Attention計算構造)

Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。 AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。

ディープラーニングの応用例

画像認識の全体像を因果関係図で整理し、AlexNetを起点に各モデルの進化をたどる。
一般物体認識から物体検出・セグメンテーション・姿勢推定まで、各カテゴリの代表モデルと技術を解説。
モデル同士の構造的なつながりや技術的背景を踏まえ、因果関係をもとに体系的に理解を深めていく。

G検定対策究極カンペをつくろう#2 画像認識(一般物体認識、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定)

画像認識の全体像を因果関係図で整理し、AlexNetを起点に各モデルの進化をたどる。一般物体認識から物体検出・セグメンテーション・姿勢推定まで、各カテゴリの代表モデルと技術を解説。モデル同士の構造的なつながりや技術的背景を踏まえ、因果関係をもとに体系的に理解を深めていく。

自然言語処理の技術は、単なる用語の暗記ではなく、「何を解決するために生まれた技術か」という視点で理解することが重要である。因果関係を意識することで、技術のつながりが明確になり、より深い理解につながる。

G検定対策究極カンペをつくろう#3 自然言語処理(基盤技術、テキスト表現、モデルアーキテクチャ、言語モデル、LLM、評価ベンチマーク、応用タスク)

自然言語処理は、単語の分割から意味理解・文生成・応用まで、因果関係に基づいて技術が連続的に発展している。基盤技術・テキスト表現・モデルアーキテクチャ・言語モデル・LLM・応用タスクの各領域が相互に関連している。技術の背景や目的を理解することで、単なる用語暗記ではなく、体系的な理解が可能となる。

音声処理は「AD変換 → PCM → FFT → MFCC → 音素 → モデル → 応用」という因果関係で構成されている。
音素を中心に、HMMによる音声認識、WaveNetによる音声合成が展開される。
MFCCは話者識別や感情分析にも応用され、音声処理の幅広い可能性を支えている。

G検定対策究極カンペをつくろう#5 音声処理(音声信号のデジタル化・符号化、音響特徴量の抽出、音声の言語的・音韻的特徴、音声処理モデル、音声処理タスクの種類と応用)

音声処理は「AD変換 → PCM → FFT → MFCC → 音素 → モデル → 応用」という因果関係で構成されている。音素を中心に、HMMによる音声認識、WaveNetによる音声合成が展開される。 MFCCは話者識別や感情分析にも応用され、音声処理の幅広い可能性を支えている。

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。
DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。
因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。

G検定対策究極カンペをつくろう#6 深層強化学習(強化学習の基本構造、価値ベースアルゴリズム、方策勾配アルゴリズム、分散・統合型アルゴリズム、補助・拡張技術、学習設定と環境構築、応用事例)

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。 DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。

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