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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

2025.08.15

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。

G検定まとめ記事はこちら

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