G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#3 自然言語処理(基盤技術、テキスト表現、モデルアーキテクチャ、言語モデル、LLM、評価ベンチマーク、応用タスク)
自然言語処理は、単語の分割から意味理解・文生成・応用まで、因果関係に基づいて技術が連続的に発展している。基盤技術・テキスト表現・モデルアーキテクチャ・言語モデル・LLM・応用タスクの各領域が相互に関連している。技術の背景や目的を理解することで、単なる用語暗記ではなく、体系的な理解が可能となる。
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G検定 G検定対策 究極カンペをつくろうバックナンバー
G検定まとめ記事はこちらはじめに結構昔にG検定向けの動画で、「JDLAジェネラリスト検定(G検定)さっくり対策(究極カンペの作り方)カンペを見なくても問題が解ける自分の作り方。」というのを公開しているのだが、これに対しての問い合わせがちょく...
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#2 画像認識(一般物体認識、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定)
画像認識の全体像を因果関係図で整理し、AlexNetを起点に各モデルの進化をたどる。一般物体認識から物体検出・セグメンテーション・姿勢推定まで、各カテゴリの代表モデルと技術を解説。モデル同士の構造的なつながりや技術的背景を踏まえ、因果関係をもとに体系的に理解を深めていく。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#1(G検定は意味がない？)
究極カンペの作り方についての問い合わせが増えている。G検定の評判を確認し、ネガティブな意見を問題提起として捉える。勉強のステージを定義し、語彙力と因果関係の把握が重要であることを説明。
生成AI 【地味に時間かかる】JDLA Generative AI Test まとめ【多肢選択式のヤバさ】
JDLA Generative AI Testの受験記。JDLAからの制約事項の都合、開示できる情報には限りがある。テキスト、問題集は無いので、生成AIパスポート試験のもので代替。その後にシラバスを元に語彙力アップ。自作問題作ってパワーアップ。(自作問題集は公開してます。)用語ベースのカンペを作って対応できる感じではない。
G検定 JDLA G検定 2021年版、2024年版シラバスを比較してみた
はじめにG検定2024年#6(2024年11月8日（金）、9日（土）実施)から新シラバスに代わるらしい。それまでのシラバスを2021年版とし、新シラバスを2024年版として比較してみた。シラバスの入手は以下から。G検定まとめページまとめペー...
G検定 【G検定対策】JDLAジェネラリスト検定2020~2024【カンペ、過去問、難易度、感想、チートシート？】
G検定の法規/近年の動向を含めた過去問っぽい問題集設置。 難易度はそれほど高くないが準備はそれなりに必要。文系の方々でも十分獲得可能。カンペに使える図解＆解説ページあり。毎回知人の誰かしらが受けているのでその情報を元に更新。問題集で慣らすという手法だと足元をすくわれる可能性が高い。
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの基礎数学
G検定シラバスとしては明記されていないが、数問出題される。難易度は低。しかし、過去問、問題集から外れた問題も若干出やすい。ノルムの算出方法、ベイズの定理なども事前に調べておく必要がある。上記に加えて以下の把握しておいた方が良い・CNNの畳込み演算の計算
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの応用に向けて
G検定シラバス「ディープラーニングの応用に向けて」の範囲の対策。難易度は超高。過去問、問題集ではほぼ歯が立たない。AI白書や時事ネタを収集しておく必要がある。自動運転のレベル。0 ドライバーがすべて操作
G検定 【ディープラーニングG検定対策】ディープラーニングの研究分野
G検定シラバス「ディープラーニングの研究分野」の範囲の対策。難易度は高。過去問、問題集だけではフォローしきれない。「自然言語処理の流れ」と「強化学習」について追加の情報収集が必要。画像注釈＝画像キャプション生成。自然言語処理の流れ。