84-G検定

・学習のポイント

　機械学習の手法、ディープラーニングの基本概念、AIの歴史などの頻出項目を重点に学習

学習優先度マップ（重要度 × 出題頻度）

優先度：★★★★★（最重要・時間配分40％）

●ディープラーニング基礎と応用

・ニューラルネットワーク構造（活性化関数、誤差逆伝播）

　CNN・RNN・Attention・Transformer、最適化手法（SGD、Adam）、正則化（Dropout）

・生成AI関連

　GAN、Diffusion Model、NeRF、RLHF、マルチモーダルAI（CLIP、DALL-E）

・自然言語処理

　BERT、GPT、ChatGPT、LLMの仕組み

優先度：★★★★（重要・時間配分30％）

●機械学習の基礎

　教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（クラスタリング、PCA）

　強化学習（Q学習、SARSA）モデル評価、ROC曲線、AUC、過学習対策、汎化性能

●応用分野

　画像認識（ResNet、YOLO）、音声処理（WaveNet）

優先度：★★★（中程度・時間配分20％）

●AIの歴史と概念

　AI効果、探索・推論、知識表現、エキスパートシステム

●AIの社会実装

　CRISP-DM、MLOps、PoC、データ収集・加工・分析

優先度：★★（補足・時間配分10％）

●法務・倫理・ガバナンス

　個人情報保護法、著作権法、GDPR、AI倫理原則

●数理・統計基礎

　確率分布、最小二乗法、相関係数

【模擬問題】

・Study-AI

模擬テストと公式例題解説

https://study-ai.com/generalist/

【勉強サイト】

・全体像把握

''https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/''

・個別のNote記事

https://note.com/ohara_designer/all

【その他サイト】

・公式サイト（シラバス）

https://www.jdla.org/certificate/general/