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学ぶ目的
G検定とは
G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が行う検定です。ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決めて事業に活かす力があるかを確かめます。エンジニアだけでなく、AIに関わるすべての人が対象で、受験資格に制限はありません。
試験の形
- オンライン試験(自宅受験) … 100分、145問程度、多肢選択式
- 会場試験 … 120分、145問程度、多肢選択式
- 1問にかけられる時間は、オンライン試験で約41秒
合格点は公式ページに書かれていません。試験日と受験料は、JDLAの公式の案内で確かめます。
シラバスの地図
出題範囲はシラバス(2024年11月試験から適用、2026年5月に第1.4版)で決まっています。大きく「技術分野」と「法律・倫理分野」に分かれます。この講座(パート1)は、AIの定義と歴史、機械学習とその評価、数理・統計を扱います。パート2で、ディープラーニング、生成AI、社会実装、法律と倫理を扱います。
資格と転職の関係
資格は応募の入場券ではありません。でも、AIの基礎を体系的に押さえた証明になり、面接で「AIで何ができて、何ができないか」を説明できる根拠になります。
学び方
用語は「何を解決したか」と一緒に覚え、計算は手で1回解き、間違えた問題は理由を1行で書き残します。
このレクチャーで学ぶこと
- G検定の目的と、試験の形式(時間・問題数・受験方式)
- 資格が転職でどう役に立つか
- シラバスの技術分野と法律・倫理分野の全体像
- 1問約41秒で解くための学習計画
質問
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 145問の試験の形と、シラバスの地図をつかむ
#2
未完了
AIの定義と議論される問題 ― 4つのレベル・AI効果・フレーム問題を説明する
#3
未完了
AIの歴史と探索・推論 ― 3度のブームと、探索木・Mini-Max法を追う
#4
未完了
知識表現と機械学習の登場 ― ルールの限界と、データから学ぶ理由を説明する
#5
未完了
教師あり学習 ― 回帰と分類を見分け、決定木・ランダムフォレスト・SVMを使い分ける
#6
未完了
教師なし学習と強化学習 ― クラスタリング・次元削減・Q学習の考え方をつかむ
#7
未完了
モデルの評価 ― 混同行列から、正解率・適合率・再現率・F値を計算する
#8
未完了