G検定特化のカテゴリページ
・G検定の難易度(テキスト、問題集、過去問だけでできるorできない)
・G検定のシラバスと紐づけた出題範囲
G検定 G検定が毎回「難化した！」と言われる理由：作問スタイルのズレを5軸で分解し、コサイン類似度のおもちゃモデルで理解する
G検定で毎回「難化した！」と言われる理由を、作問スタイルのズレとして5軸で分解。シラバス→公式例題→ズレ耐性の最短対策も解説。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#13｜AIプロジェクトの進め方（CRISP-DM / CRISP-ML / PoC / BPR / MLOps ほか）
G検定「AIの社会実装に向けて」対策。CRISP-DM／CRISP-ML、アジャイルとウォーターフォール、BPR・PoC・MLOpsまで、AIプロジェクトの進め方を因果関係図で整理し、PoC止まりを防いで価値創出につなげるポイントを解説します。
G検定 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 G検定対策 究極カンペをつくろう#12｜モデルの軽量化（エッジAI・蒸留・宝くじ仮説・プルーニング・量子化）
DLモデルの巨大化が招く現実制約（計算資源・遅延・電力・通信・プライバシ）から、モデル圧縮（プルーニング/量子化/蒸留/宝くじ仮説）と効果・注意点、そしてエッジAIのユースケースまでを因果で一本化して整理する。
G検定 【2026年版】生成AI時代のG検定勉強法・2024シラバス攻略── 時間軸と自分事軸、それから小さな「崖」の話
ChatGPTは触っているけれどG検定テキスト第1章で挫折した人へ。G検定 シラバス 改訂 2024 に対応した2025年、2026年向けのG検定 勉強法として、「G検定 どこから 勉強するか？」に答えるシラバス攻略エッセイです。生成AI時代のG検定勉強法のコツと、おすすめの読み順サンプル・30日ミニプランを解説します。
G検定 【2026年度最新】G検定最新2024シラバス対応：究極カンペ×用語集カンペで合格力を高める学習法
G検定最新シラバス対応の勉強法として、「究極カンペ」と用語集カンペExcelを組み合わせた学習プロセスを具体的に解説します。
G検定 【2026年度最新】G検定2024シラバス対応：用語集カンペExcel無料配布と「究極カンペ」の位置づけ
JDLA G検定最新シラバス対応の用語集カンペExcelを無料公開します。公式シラバス準拠の補助資料として「究極カンペ理論」を支えるサブノート的カンペの位置づけを解説します。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#11｜モデルの解釈性（CAM / Grad-CAM / LIME / Permutation Importance / SHAP / XAI）
G検定頻出「モデルの解釈性／XAI」を、背景→ユースケース→グローバル/ローカル→モデル依存/非依存→代表手法（CAM・Grad-CAM・LIME・PI・SHAP）の因果で一枚に整理する。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#10 マルチモーダル(CLIP,DALL-E,Flamingo,Unified-IO,Zero-shot,基盤モデル,マルチタスク学習)
基盤モデルを起点に共有表現→マルチタスク学習→Zero-shotへと汎化が連鎖し、画像×テキストを同一意味空間で扱う枠組みを整理した記事である。主要タスクは画像キャプション・テキスト→画像生成・視覚質問応答であり、共有表現を背骨に検索・生成・説明・応答へ橋渡しする。代表モデルはCLIP（検索）、DALL·E（生成）、Flamingo（少数例対応）、Unified-IO（統合処理）であり、活用は検索／クリエイティブ／アクセシビリティ／ロボティクス／EC／医療に及ぶ。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#9 転移学習・ファインチューニング(Few-shot, One-shot, 自己教師あり学習, 事前学習, 事前学習済みモデル, 破壊的忘却, 半教師あり学習)
事前学習が汎用表現を供給し、転移学習→ファインチューニングへと因果的に接続してターゲットタスクへ効率適応する構図である戦略（特徴抽出・全体微調整・凍結・層別LR・ヘッド置換・正則化・早期終了）、少数ショット、自己教師あり・半教師あり、そしてResNet・BERT・ViTの役割を位置づけた。適用場面（小規模データ・計算制約・ドメイン近接/シフト）に潜む破壊的忘却・過学習・負の転移をEWC・部分凍結・データ混合・低LRで抑え、データ準備→評価の実務手順を示した。