G検定

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。

G検定シラバス「人工知能をめぐる動向」の範囲の対策。 難易度は中程度で、過去問、問題集で凡そフォローできる。 STRIPSは1971年 Richard FikesとNils Nilcsonの自動計画AI SHRDLUはCycプロジェクトから2001年にOpenCycとして公開される。