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生成AI資格対策(生成AIパスポート+G検定)
過去問:DL

生成AI資格対策(生成AIパスポート+G検定)

AIと機械学習のきほん、生成AIのしくみ、活用と動向、著作権・個人情報などのリスクと法律、そしてG検定に必要なディープラーニング理論まで、生成AI時代の2大資格の出題範囲を、毎レッスン実際に問題を解きながら学べる対策コースです。前提知識は不要です。約 12.5 時間 (1 日 30 分 × 25 日) で 49 レッスンを修了でき、生成AIパスポートとG検定それぞれの模試で合格ラインを確認して本番に臨めます。

1
試験ガイダンス(2資格の選び方)
01. 2つの資格の違い10分
02. 出題形式と時間10分
03. 学習計画10分
04. 形式を体験10分
2
AIのきほん
01. AIとは15分
02. AIの歴史とブーム15分
03. 機械学習の3分類15分
04. ニューラルネットとDL15分
05. 評価と過学習15分
06. 過去問:AIのきほん15分
3
生成AIのしくみ
01. LLMのしくみ15分
02. 画像生成のしくみ15分
03. マルチモーダル15分
04. RAGと外部知識15分
05. 追加学習の手法15分
06. 過去問:生成AIのしくみ15分
4
活用と動向
01. ビジネス活用15分
02. プロンプトの技法15分
03. 主要サービスの分類15分
04. 動向15分
05. 過去問:活用と動向15分
5
リスクと法律・倫理
01. ハルシネーションとリスク15分
02. 著作権と生成AI15分
03. 個人情報と機密15分
04. AIのセキュリティ15分
05. ガイドラインと法規制15分
06. バイアスと倫理15分
07. 過去問:リスクと法律15分
6
生成AIパスポート仕上げ
01. 模試:生成AIパスポート60分
02. 弱点復習15分
03. 直前チェック15分
04. 受験とG検定への判断15分
7
G検定上乗せ:機械学習の理論
01. 回帰と分類15分
02. 決定木とアンサンブル15分
03. クラスタリングと次元削減15分
04. 勾配降下法15分
05. 正則化と汎化15分
06. 過去問:機械学習理論15分
8
G検定上乗せ:ディープラーニング
01. CNN15分
02. RNNとAttention15分
03. Transformer15分
04. 生成モデル15分
05. 強化学習15分
06. 研究史と人物15分
07. 過去問:DL15分
9
G検定仕上げ
01. 模試:G検定65分
02. 弱点復習15分
03. 直前チェック15分
04. 受験と次のステップ15分

生成AI資格対策(生成AIパスポート+G検定)

012つの資格の違い
02出題形式と時間
03学習計画
04形式を体験
05AIとは
06AIの歴史とブーム
07機械学習の3分類
08ニューラルネットとDL
09評価と過学習
10過去問:AIのきほん
11LLMのしくみ
12画像生成のしくみ
13マルチモーダル
14RAGと外部知識
15追加学習の手法
16過去問:生成AIのしくみ
17ビジネス活用
18プロンプトの技法
19主要サービスの分類
20動向
21過去問:活用と動向
22ハルシネーションとリスク
23著作権と生成AI
24個人情報と機密
25AIのセキュリティ
26ガイドラインと法規制
27バイアスと倫理
28過去問:リスクと法律
29模試:生成AIパスポート
30弱点復習
31直前チェック
32受験とG検定への判断
33回帰と分類
34決定木とアンサンブル
35クラスタリングと次元削減
36勾配降下法
37正則化と汎化
38過去問:機械学習理論
39CNN
40RNNとAttention
41Transformer
42生成モデル
43強化学習
44研究史と人物
45過去問:DL
46模試:G検定
47弱点復習
48直前チェック
49受験と次のステップ

過去問:DL

クイズ1

畳み込みニューラルネットワークにおいて、特徴の位置が多少ずれても出力が変わりにくくなる働きを主に担う層はどれですか。

クイズ2

畳み込み層がパラメータ数を大きく抑えられる理由として最も適切なものはどれですか。

クイズ3

非常に深いネットワークでも学習が進むようにするため、いくつかの層を飛び越して入力を先の層へ伝える構造を導入したモデルはどれですか。

クイズ4

LSTM が持つゲートのうち、セル状態に蓄えられた情報をどれだけ捨てるかを制御するものはどれですか。

クイズ5

Encoder-Decoder による機械翻訳では、入力文が長くなるほど品質が低下する傾向がありました。この原因と、それを解決した仕組みの組み合わせとして最も適切なものはどれですか。

クイズ6

Transformer に関する説明として誤っているものはどれですか。

クイズ7

自己注意の計算における Query、Key、Value の役割の説明として最も適切なものはどれですか。

クイズ8

「2つのネットワークが互いを出し抜こうと競い合いながら学習する」と説明される生成モデルで起こりやすい、生成物の多様性が失われる現象を何と呼びますか。

クイズ9

強化学習において、現時点で最も良いと分かっている行動を選ぶことと、まだ試していない行動を試すことのバランスを取るための代表的な方法はどれですか。

クイズ10

次の出来事を古い順に並べたとき、正しい順序はどれですか。

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