G検定 G検定に数学は不要？ JDLA公式例題で分かる KLダイバージェンス・勾配消失・スキップ結合・CNN・PCA の数式理解
G検定は数学必須ではありませんが、JDLA公式例題で扱われる KLダイバージェンス、勾配消失、スキップ結合、CNNのパディング、GAP、PCA、重回帰分析は、数式を知っていると判断しやすくなります。公式例題の論点整理とオリジナル例題で解説します。
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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」
「引用は出典リンク必須・必要最小限」「FAQ全文転載・図表転載は禁止」「社内資料/研修利用は要連絡」その他数理関連(MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページ)はこちら兄弟エッセイの技術的なエッセイ集はじめになんとなく思...
G検定 G検定のカンペ・外部参照問題 緩い解釈はAI法務・倫理にも流れうる
G検定のカンペや外部参照の是非そのものより、曖昧な場面で緩い解釈へ流れる判断姿勢に注目します。受験産業の合格最適化、AI資格の技術偏重、資格取得者の社内説明役化という構造から、なぜこの違和感がAI法務・倫理にもつながって見えるのかを整理します。
G検定 G検定に数学は不要？ 強化学習・ロジスティック回帰・正則化を数式で理解するメリット
G検定は数学必須ではありませんが、数式を知っていると強化学習、ロジスティック回帰、sigmoid、softmax、マルチラベル分類、勾配降下法、正則化の理解が深まり、「最も適切な説明を選べ」問題に強くなります。数式で見抜くポイントと例題を整理します。
G検定 生成AIパスポート→G検定：自己回帰・自己教師あり・Transformerと法律倫理を一本線でつなぐ地図
生成AIパスポート→G検定の学習を、ロジスティック回帰→多層NN→CNN→Attention→Transformer→自己回帰×自己教師ありで一本線に整理。生成AIの「性格」を理解し、法律・最新版ガイドライン・契約・倫理まで守りのフローとして統合します。
G検定 G検定の法律・倫理は頻出問題暗記が危険 シラバス起点で解く仕分けチェックシート
G検定の法律・倫理は、頻出問題の丸暗記だけでは危険です。シラバスを基準に、法律・倫理・ガバナンスを仕分ける考え方と、守り視点のチェックシート、例題での思考プロセスを整理します。
生成AI 【全コード開示】VOICEVOXで口パク付き会話システムを自作：OpenAI APIとLocal LLM、EngineとCoreを比較した実験記録
VOICEVOXを使った口パク付き会話システムを自作し、OpenAI APIとLocal LLM、VOICEVOX EngineとCore、ユーザー辞書、lab生成、3人会話の自動進行機能を比較した実験記録です。
数値計算 技術的なエッセイ集｜現場OSで技術観をアップデートする「邪道系シリーズ」
クラウドやGPU盛り盛り環境を前提にせず、現場にある計算資源でどこまで実務につながるかを探る技術エッセイ集。ローカルAIやMCP、代替実装まわりを扱う。
G検定 G検定 合否を分ける光と影｜体感難易度の分解で見える準備の型
G検定の合否の分け目は断定できません。そこで体感難易度（難しくなかった／難しかった）を起点に、難しかったを「対策不足」「対策しても難しい」に分解。n=13の観測から、落とし穴（法律倫理・時間配分・情報過多）と、究極カンペ・用語集カンペ・実力測定問題集への繋げ方まで整理します。
数値計算 RNNで速度型PIDを拡張する｜通常PID・RNN-PID風・quasi-sliding-mode付きのPython比較
RNNで速度型PIDの増分生成部を置き換える考え方を整理し、通常の速度型PID、RNN-PID風、quasi-sliding-mode付きの3系統をPythonで比較する。incremental PIDの基礎、RNNが何を学習するか、普通のスライディングモードとの違い、保護機能、既存研究との位置づけまでまとめる。