本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 7月 | |
| 8月 | |
| 9月 | |
| 10月 | |
| 11月 | |
| 12月 | 1 |
本コースはG検定の講義コースです!
2024年11月試験から適用となった最新シラバスに対応した講義形式のコースで、AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングの概要をザックリ学びたい方にオススメのコースです。
ゼロからでも分かりやすい解説を心がけておりますので、初学者の方も安心して学べます!
「AIを学んでみたいけど、どこから学べばいいのか分からない…」
「一般の書籍や他の動画では断片的な知識になってしまう…」
そんなお悩みをお持ちの方にぜひオススメです!G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施しており、日本のAI関連検定試験の中でも評価が高く受検者が多い試験です。そのシラバスを活用していますので、信頼性・安心感にも繋がるかと思います。
これからのAI/DX時代に必須のAIリテラシを楽しく身につけましょう!
なお、AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングの詳細な要素技術や応用例、法務・倫理分野には触れておらず、敢えて概要レベルにとどめております。
G検定全体を詳しく勉強されたい方は、市販の書籍や問題集などの併用をオススメいたします!
【対象者と特徴】
本コースの対象者
あまり時間をかけずにAI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングの概要をザックリ学びたい方
G検定に興味があり講義コースを探している方
AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングの大枠を把握してリテラシとして身に着けておきたい方
2024年11月実施の「G検定2024 #6」より改訂された新シラバスの一部に対応した構成にしています
いま新シラバスのどこを勉強しているかが分かりやすく、全体像をつかみやすいよう工夫しています
画面を見られなくても安心!まずは耳から学習でもOK!
分かりやすく、親しみやすいレクチャーを心がけています
【コースの内容】(※<>内はシラバスの内容です)
セクション1:ガイダンス
G検定とは
本コースの対象者
本コースの学習目標
本コースの構成
講師紹介
セクション2:人工知能とは
人工知能の定義 <1.人工知能の定義>
人工知能分野で議論される問題 <2.人工知能分野で議論される問題>
セクション3:人工知能をめぐる動向
探索・推論 <3.探索・推論>
知識表現とエキスパートシステム <4.知識表現とエキスパートシステム>
機械学習 <5.機械学習>
ディープラーニング <6.ディープラーニング>
セクション4:機械学習の概要
教師あり学習 <7.教師あり学習>
教師なし学習 <8.教師なし学習>
強化学習 <9.強化学習>
モデルの選択・評価 <10.モデルの選択・評価>
セクション5:ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとディープラーニング <11.ニューラルネットワークとディープラーニング>
活性化関数 <12.活性化関数>
誤差関数 <13.誤差関数>
正則化 <14.正則化>
誤差逆伝播法 <15.誤差逆伝播法>
最適化手法 <16.最適化手法>
セクション6:全体のまとめ
学習したことのまとめ
この先のシラバスについて
※シラバスのうち、「ディープラーニングの要素技術」(17.全結合層~25.データ拡張)、「ディープラーニングの応用例」(26.画像認識~34.モデルの軽量化)、「AIの社会実装に向けて」(35AIプロジェクトの進め方~36.データの収集・加工・分析・学習)、「AIに必要な数理・統計知識」(37AIに必要な数理・統計知識)および法律・倫理分野(1.個人情報保護法~18AIガバナンス)は本コースの対象外となります。
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
・2025#6 G検定受験しました。[2025-12-05に投稿]