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。
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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 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。
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。
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。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#8 データ生成(CycleGAN, DCGAN, Diffusion Model, NeRF, Pix2Pix, 音声生成, 画像生成, GAN, 文章生成)
生成AIは タスク→モデル→学習原理→データ要件→評価→応用 の因果で理解すると全体像が掴めるのである。手法選定は目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算し、GAN／拡散／NeRF／言語モデルを使い分けるべきである。評価は単一指標に依存せず 複数指標＋人手評価 を併用し、再現性と法倫理を運用に組み込むべきである。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#7 強化学習(マルコフ性、MDP、価値関数、目的関数、探索と行動選択、Q学習、SARSA、方策勾配、Actor-Critic)
理論基盤は マルコフ性 → マルコフ過程 → MRP → MDP → 誘導MRP の階段であり、MDP が中心モデルである。価値は V,Q,A と最適値 V^*,Q^*、目的関数は Jγ,Javg で、γ は未来重視度のノブである。探索と行動選択は ε-greedy／Softmax／UCB／Thompson／OFU を使い分け、実装は TD→SARSA／Q 学習、REINFORCE、Actor-Critic を軸に据えるべきである。
数値計算 Skip ConnectionとODE：変化と恒常の構造分離
Neural ODEとの比較：Skip Connectionを連続時間のモデルとして捉えた場合、Neural ODEとの関係をより厳密に整理することで、深層学習と力学系の接続がさらに明確になる可能性がある。他の構造への応用：TransformerにおけるSkip ConnectionやAttention機構など、他の構造に対してもODE的な視点を適用することで、さらなる数理的理解が得られるかもしれない。構造設計へのフィードバック：数理的な視点から得られた知見を、ネットワーク設計やハイパーパラメータの選定に活かすことで、より効率的なモデル構築が可能になる。