G検定 G検定は意味ない？究極カンペの作り方と勉強ステージ解説【G検定対策#1】
「G検定は意味ない」と言われる理由を整理しつつ、G検定対策で目指すべき勉強のステージや究極カンペの考え方を解説します。SNS上の評判、語彙力→因果関係→応用力という学習ステージ、シラバスを使ったカテゴリ分けや因果関係図の例を通じて、「カンペに頼らない自分」を作るための導入編です。
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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
「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」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...
G検定 G検定2026対策 完全ガイド｜合格体験・勉強法・カンペ作成・700問無料問題集
G検定（JDLAディープラーニング ジェネラリスト検定）の2025年版対策ガイドです。合格体験にもとづく勉強法、最新シラバス対応のカンペの作り方、700問の無料問題集、法律・強化学習の特化対策まで、独学でも合格を目指せる情報をまとめました。
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。
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手法
G検定シラバス「ディープラーニングの手法」の範囲の対策。難易度は高。過去問、問題中でだけではフォローしきれない。昨今のDNNを調べておく必要がある。Softmax：出力を正規化して確率として解釈。tanh：双曲線正接関数。ReLU：正規化線形関数、ランプ関数。
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概要
G検定シラバス「ディープラーニングの概要」の範囲の対策。難易度は中程度、過去問、問題集で十分フォローできる。イテレーション＝重み更新回数。エポック＝訓練データを使用した回数。各種定理。・バーニーおじさんのルール・ノーフリーランチ定理・みにくいアヒルの子定理・モンベックのパラドックス
G検定 【ディープラーニングG検定対策】人工知能分野の問題
G検定シラバス「人工知能分野の問題」の範囲の対策。難易度は中程度。過去問、問題集でフォローできる。強いAI＝汎用AI＝AGI(Artificial General Intelligence)弱いAI＝特化AI。シンギュラリティについての各人の意見。