G検定対策パート2 ― ディープラーニングと生成AIの仕組みを知り、法律と倫理を踏まえて使いこなす

無料

獲得できるスキル G検定

学習時間目安 3時間20分

テスト時間約20分

対象者

G検定対策パート1 ― AIの歴史と機械学習の手法・評価を、自分の言葉で説明できるようにするの学習を完了している方

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概要

AIを使いこなす会社への転職を目指す人に向けた、G検定（JDLA ジェネラリスト検定）の対策講座のパート2です。ニューラルネットワークと活性化関数、誤差逆伝播と最適化と正則化、CNNと画像認識、RNNとTransformer、オートエンコーダ・GAN・拡散モデルと大規模言語モデル、音声や強化学習への応用とモデルの解釈性・軽量化、AIプロジェクトの進め方、個人情報保護法・著作権法・開発契約、AI倫理とAIガバナンス、本番の時間配分までを、自作の例題と簡単な計算で学びます。

提供株式会社シンシア

レクチャー

#1 ニューラルネットワークの仕組み ― パーセプトロン・活性化関数・誤差関数を説明する

未完了

単純パーセプトロンと多層パーセプトロンの違い
GPU・TPU がディープラーニングに向く理由
活性化関数（シグモイド・tanh・ReLU・ソフトマックス）
誤差関数（平均二乗誤差関数・交差エントロピー）

#2 学習の工夫 ― 誤差逆伝播・最適化手法・正則化で、うまく学習させる

未完了

誤差逆伝播法と連鎖律
勾配消失問題と、その対策
勾配降下法と、SGD・モーメンタム・Adam
正則化・ドロップアウト・早期終了・正規化

#3 CNNと画像認識 ― 畳み込み・プーリングの計算と、物体検出のモデルを読み分ける

未完了

全結合層と畳み込み層のパラメータ数
畳み込みの出力の大きさ、ストライドとパディング
プーリング層と ResNet のスキップ結合
物体検出・セグメンテーションのモデルと、データ拡張

#4 RNNとTransformer ― 時系列の扱いと、Attentionが解いた問題を説明する

未完了

RNN の仕組みと、時系列データに向く理由
勾配消失と、LSTM・GRU のゲート機構
Seq2Seq と Attention
Transformer の Self-Attention と位置エンコーディング、分散表現

#5 生成AIと大規模言語モデル ― 生成モデルと、事前学習・ファインチューニングを説明する

未完了

オートエンコーダと VAE
GAN と拡散モデル
事前学習・ファインチューニング・転移学習・破滅的忘却
大規模言語モデル・基盤モデル・RLHF・マルチモーダル

#6 AIの応用と社会実装 ― 音声・強化学習・説明・軽量化と、AIプロジェクトの進め方

未完了

音声処理の基本（FFT・メル尺度・MFCC）と、深層強化学習
説明可能AI（Grad-CAM・LIME・SHAP）
モデルの軽量化（蒸留・量子化・プルーニング）
PoC・CRISP-DM・MLOps と、データリーケージ

#7 法律と契約 ― 個人情報・著作権・特許と営業秘密・開発契約の基本を当てはめる

未完了

個人情報・要配慮個人情報・第三者提供・匿名加工情報・仮名加工情報
著作権法30条の4と、AI生成物の著作権
特許の要件と、営業秘密の3要件
AI開発の段階と、準委任契約・請負契約

#8 AI倫理・AIガバナンスと本番の解き方 ― 公平性・セキュリティ・透明性と、145問の進め方

未完了

ハードローとソフトロー、リスクベースアプローチ
公平性の問題と、代理変数
敵対的サンプル・データ汚染・モデル窃取・ディープフェイク
AIガバナンスと、145問を時間内に解く進め方

学習開始日

学習完了日

未獲得

コース完了数

0 / 8

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