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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
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。
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。
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。
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