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。
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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。導入編から画像認識・自然言語処理・音声処理・強化学習・生成AI・転移学習・マルチモーダルまで、全10回の動画＋記事へのリンクを整理しています。G検定の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。
数値計算 AI時代に暗記は不要？ 九九・フェルミ推定・セレンディピティから考える、本当に残すべき「頭の中の知識」
AI時代だから暗記は不要？──そうした“合理的な結論”の裏で失われかねないのが、セレンディピティ（思いがけない幸運な発見）と直感的な思考力です。九九やフェルミ推定を例に、人間にとっての「わざと残す非効率」の意味を、少し数理的に考えます。
生成AI GUGA生成AIパスポート試験｜2025年版と2026年版シラバスの違いを徹底比較
GUGA生成AIパスポート試験の2025年版と2026年版シラバスを比較。GPT-o1/3/4/4.1/5やRAG・AIエージェント・AI新法など、追加された範囲と出題のポイントを整理します。
数値計算 数理的なエッセイ集｜数理OSで世界認識をアップデートする「破壊系シリーズ」
その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちらはじめになんとなく思いつきで書いたエッセイ集。「普通はこうだよね？」「みんなこうだよね？」を別の視点でぶん殴ってみる実験エッセイ適当なタイミングで更新エ...
数値計算 日本の「詰め込み教育」は本当に悪か？──高校教育をAIの強化学習メタファーと報酬設計の視点から読み解く
日本の高校教育はなぜ「詰め込み」「暗記偏重」と言われるのか。本記事では、AIの強化学習（greedy方策・ε-greedy・UCB）と報酬設計の視点から、日本の教育構造と暗記教育のメリット・課題、そして高校生・教師・AI好きの読者が今日から実践できる現実的な改善のヒントを整理する。
数値計算 AI時代に「資格ブログ」とSEOはどう変わるのか――ゼロクリック検索とGeminiで変わるゲームの話
AIやGeminiによるゼロクリック検索が広がる中で、「試験概要を整理した資格記事」はどんな役割に変わっていくのか。ゼロクリック率のシンプルな数式とPythonシミュレーションを使って、SEOの価値を否定せずに、これから求められるコンテンツと実務での一歩目を考えます。
数値計算 AI資格はどれから受ける？生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定の順番と難易度を徹底比較
生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定はどの順番で受けるべきかを整理。難易度だけでなく学習の筋やサンプル問題を通して、生成AIパスポートの位置づけとG検定との違いを解説します。
数値計算 虚数とは何か？複素数とフーリエ変換を「回転」と「周期」から直感的に理解する話
虚数・複素数とフーリエ変換とは何かを「回転」と「周期」から直感的に解説。sin, cosやオイラーの公式、フーリエ変換とラプラス変換の関係まで、微分積分とのつながりをやさしく紐づけます。
数値計算 【考察】テレビ・SEO・インフルエンサーはなぜ“似た構造”に見えるのか【情報のゲーム】
テレビ・SEO・インフルエンサーなどのオールド／ニューメディアがなぜ“似た構造”に見えるのかを、広告モデルやアルゴリズム、視聴率・クリック率といった数字のゲームから整理し、受け手としての距離の取り方を考える考察記事。