G検定

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。

音声処理は「AD変換 → PCM → FFT → MFCC → 音素 → モデル → 応用」という因果関係で構成されている。音素を中心に、HMMによる音声認識、WaveNetによる音声合成が展開される。MFCCは話者識別や感情分析にも応用され、音声処理の幅広い可能性を支えている。

Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。

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。

G検定の画像認識分野（一般物体認識・物体検出・セグメンテーション・姿勢推定）を、AlexNetを起点とした因果関係図で整理した「究極カンペ」シリーズ#2の講義ノートです。VGG・ResNet・DenseNet・EfficientNet・Vision Transformer、YOLO・R-CNN・SSD、FCN・U-Net・DeepLab、OpenPoseやPAFなど、代表的なモデルのつながりをG検定カンペ用に理解しやすく解説します。

「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。