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生成AI資格対策(生成AIパスポート+G検定)
模試:生成AIパスポート

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

模試:生成AIパスポート

クイズ1

人工知能という言葉が初めて公の場で用いられ、研究分野としての出発点とされる1956年の会議はどれですか。

クイズ2

第一次AIブームで盛り上がりながら、現実の複雑な問題に手が届かず冬の時代を招いた原因を表す言葉はどれですか。

クイズ3

第二次AIブームを支えたエキスパートシステムが抱えた最大の課題として、最も適切なものはどれですか。

クイズ4

手元にある大量の顧客データには正解ラベルが付いていません。似た傾向を持つ顧客をいくつかのグループに自動で分けたい場合、当てはまる学習の種類はどれですか。

クイズ5

囲碁のように、一手ごとの正解は分からないものの最終的な勝敗が分かる問題に適した学習の枠組みはどれですか。

クイズ6

ニューラルネットワークにおいて、入力の重み付き和に対して非線形性を与える役割を持つものはどれですか。

クイズ7

ディープラーニングが従来の機械学習と大きく異なる点として、最も適切な説明はどれですか。

クイズ8

学習データに対する精度は非常に高いのに、未知のデータに対する精度が大きく落ちる状態を表す言葉はどれですか。

クイズ9

過学習を抑えるための対策として、適切でないものはどれですか。

クイズ10

1000人のうち10人だけが陽性である検査で、全員を陰性と判定するモデルを作りました。この場合の正解率と、モデルの問題点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11

見逃しを絶対に減らしたい病気のスクリーニング検査でモデルを評価する場合、最も重視すべき指標はどれですか。

クイズ12

モデルの性能を評価する際に、学習に使っていないデータを別に取り分けておく理由として最も適切なものはどれですか。

クイズ13

AIと機械学習とディープラーニングの関係を表す説明として、最も適切なものはどれですか。

クイズ14

大規模言語モデルが文章を生成するときに、内部で繰り返し行っている処理として最も適切なものはどれですか。

クイズ15

生成AIにおけるトークンの説明として、最も適切なものはどれですか。

クイズ16

コンテキストウィンドウが有限であることによって起きる現象として、最も適切なものはどれですか。

クイズ17

拡散モデルによる画像生成の仕組みを説明したものとして、最も適切なものはどれですか。

クイズ18

テキストと画像と音声など、複数の種類のデータをまとめて扱えるモデルを表す言葉はどれですか。

クイズ19

社内の就業規則に関する質問に、規程集の内容に基づいて回答させたいと考えています。規程は年に数回改定されるため、更新を素早く反映できる方法を選びたい場合に最も適したものはどれですか。

クイズ20

RAGの一般的な処理の流れとして、最も適切なものはどれですか。

クイズ21

自社特有の言い回しや文章スタイルを、モデルの応答に一貫して反映させたいと考えています。プロンプトでの指示では安定しない場合に検討する手段として、最も適切なものはどれですか。

クイズ22

事前学習と追加学習の関係についての説明として、最も適切なものはどれですか。

クイズ23

生成AIの出力を一言一句同じにしたいときに調整する設定として、最も適切なものはどれですか。

クイズ24

画像生成AIに与えるプロンプトで、出したくない要素を指定するために使われるものはどれですか。

クイズ25

基盤モデルという言葉の説明として、最も適切なものはどれですか。

クイズ26

Transformerが自然言語処理で広く使われるようになった理由として、最も適切なものはどれですか。

クイズ27

生成AIと従来の識別系AIの違いを述べたものとして、最も適切なものはどれですか。

クイズ28

同じプロンプトを与えても回答の内容が毎回少しずつ変わる理由として、最も適切なものはどれですか。

クイズ29

問い合わせ対応の担当者が、過去の対応履歴をもとに回答案を生成AIに作らせ、担当者が確認して送信する運用を始めました。この活用の類型として最も適切なものはどれですか。

クイズ30

生成AIを業務に導入する際、最初に取り組む対象の選び方として最も適切なものはどれですか。

クイズ31

プロンプトに解答例をいくつか示したうえで本題を問う手法を表す言葉はどれですか。

クイズ32

複雑な計算問題で、答えだけでなく途中の考え方を順に書かせることで正答率を高める手法はどれですか。

クイズ33

生成AIに指示を出す際の書き方として、出力の質が安定しやすいものはどれですか。

クイズ34

生成AIのサービスを層で捉えたとき、基盤モデルそのものを開発して提供する立場に当たるのはどれですか。

クイズ35

自社サービスに生成AIを組み込む際、モデル提供者のAPIを利用する方式の特徴として最も適切なものはどれですか。

クイズ36

生成AIを社内で使い始めるにあたり、まず整備すべきものとして最も適切なものはどれですか。

クイズ37

生成AIの活用効果を評価する指標として、最も適切なものはどれですか。

クイズ38

AIエージェントと呼ばれる仕組みの特徴として、最も適切なものはどれですか。

クイズ39

生成AIの動向を学ぶ際の姿勢として、資格取得後も含めて最も適切なものはどれですか。

クイズ40

議事録の要約を生成AIに任せる業務で、品質を保つための運用として最も適切なものはどれですか。

クイズ41

生成AIの導入で、費用対効果を検討するときに考慮すべき費用として見落とされやすいものはどれですか。

クイズ42

生成AIが、実在しない論文名や存在しない条文をもっともらしく提示する現象を表す言葉はどれですか。

クイズ43

ハルシネーションが起きる根本的な理由として、最も適切なものはどれですか。

クイズ44

ハルシネーションへの対策として、適切でないものはどれですか。

クイズ45

日本の著作権法において、情報解析のために著作物を利用できる場合を定めた規定はどれですか。

クイズ46

生成AIと著作権を考えるとき、学習段階と生成物の利用段階についての説明として最も適切なものはどれですか。

クイズ47

特定の漫画家の作風を強く模倣した画像を生成し、その作家の作品と見分けがつかない形で販売しました。この行為について最も適切な説明はどれですか。

クイズ48

個人情報保護法における個人情報の説明として、最も適切なものはどれですか。

クイズ49

顧客の氏名と連絡先が含まれる一覧を、外部の生成AIサービスに貼り付けて分析させようとしています。最も適切な対応はどれですか。

クイズ50

自社の未公開の新製品仕様を生成AIに入力する際に、最も注意すべき点はどれですか。

クイズ51

個人情報と機密情報の関係について、最も適切な説明はどれですか。

クイズ52

利用者の入力によってシステム側の指示を無効化させ、本来禁じられている応答を引き出す攻撃はどれですか。

クイズ53

学習用データに悪意あるデータを紛れ込ませ、モデルの判断を意図的に歪める攻撃はどれですか。

クイズ54

本人が話していない内容を、本人の声と映像で作り出した動画を拡散する行為に関わるリスクとして最も適切なものはどれですか。

クイズ55

総務省と経済産業省が示している、AIの開発者や提供者や利用者が守るべき考え方をまとめた文書はどれですか。

クイズ56

EU AI Actの基本的な考え方として、最も適切なものはどれですか。

クイズ57

採用選考にAIを用いたところ、過去の採用実績を学習した結果、特定の属性の応募者が不利になる傾向が生じました。この問題を表す言葉として最も適切なものはどれですか。

クイズ58

AIの判断根拠を人が理解できるようにする取り組みを表す言葉はどれですか。

クイズ59

生成AIが出力した文章を業務で使う際の責任について、最も適切な説明はどれですか。

クイズ60

生成AIを使って作成した資料を社外に公開する前の確認事項として、優先度が低いものはどれですか。

未回答の問題は、不正解として正解と解説のみ表示します

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