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AI、データサイエンス

Windows 11のCPU onlyでローカルLLM開発環境を検証｜Ollama、qwen2.5-coder、Continue、Aider、OpenAI API

Windows 11のCPU only環境で、Ollamaとqwen2.5-coderを使ったローカルLLM構築、ContinueとAiderによるコード生成・ファイル反映・ビルド・テスト実行を検証。1.5B、3B、7Bの差、代表的な失敗例、AIコードアシスタントを中心に見た構造、OpenAI APIを補足比較として加えた結果まで、具体的なコマンドと公式ドキュメントのリンク付きで整理します。

G検定対策究極カンペをつくろう#14 データの収集・加工・分析・学習（アノテーション／オープンデータセット／コーパス／データリーケージ）

G検定究極カンペ「データの収集・加工・分析・学習」を究極カンペの工程地図で整理。オープンデータセット/コーパスの利用条件、分割と前処理、アノテーション品質、EDAと評価、共同開発の共有ルール、データリーケージ対策をまとめます。

G検定カンペの作り方まとめ｜究極カンペ動画＆記事バックナンバー一覧

G検定対策で使える「究極カンペ」の作り方をまとめたバックナンバー一覧です。導入編からその他シラバスのカテゴリ単位で解説する動画＋記事へのリンクを整理しています。G検定究極カンペを自作したい人向けのナビゲーションページです。また究極カンペ×用語カンペの実用的な二刀流運用へのリンクも含んでいます。

G検定用語集カンペをコンテキストカンペに強化する方法（用途・つながり・境界）

G検定の「究極カンペ×用語集カンペ」二刀流の間にある初心者のつまずき（乖離）を、用語集カンペへ【用途・つながり・境界】の3列を追加して埋める方法を解説します。AlexNet・移動平均・GDPRで記入例も紹介し、サンプルExcelも公開します。

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。

G検定が「難化した」と感じる本当の理由：受験者増×情報過多で起きる“暗記ゴール化”を公式（例題・過去問・シラバス）で較正する勉強法

G検定の「難化体感」は実難化だけでなく、情報過多が“用語暗記＝ゴール”に見せる暗記ゴール化で増幅します。公式で較正し、3行復習（用途・つながり・境界）で点学習を判断・説明へ戻す最短手順を解説。生成AIパスポートとの差も整理。

【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。

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。

G検定のカンペは禁止？「G検定カンペ禁止」で検索する人向けに、受験規約・利用規約から読み解くNG行為（Google検索・ChatGPTは？）

「G検定カンペ禁止」で不安な人向け。受験規約（同意画面）のカンニングNG、利用規約の漏えい禁止から安全な対応を整理。Google検索・ChatGPTの注意点も。

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