84-G検定 をテンプレートにして作成 開始行: ・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... #br %%%学習優先度マップ（重要度 × 出題頻度）%%% #br ''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... ・生成AI関連 GAN、Diffusion Model、NeRF、RLHF、マルチモーダルAI（CLI... ・自然言語処理 BERT、GPT、ChatGPT、LLMの仕組み #br ''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... 強化学習（Q学習、SARSA）モデル評価、ROC曲線、AUC、過学... ●応用分野 画像認識（ResNet、YOLO）、音声処理（WaveNet） #br ''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 #br ''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 #br 【模擬問題】 ・Study-AI 模擬テストと公式例題解説 https://study-ai.com/generalist/ #br 【勉強サイト】 ・全体像把握 ''https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learni... ・個別のNote記事 https://note.com/ohara_designer/all #br 【その他サイト】 ・公式サイト（シラバス） https://www.jdla.org/certificate/general/ 終了行: ・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... #br %%%学習優先度マップ（重要度 × 出題頻度）%%% #br ''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... ・生成AI関連 GAN、Diffusion Model、NeRF、RLHF、マルチモーダルAI（CLI... ・自然言語処理 BERT、GPT、ChatGPT、LLMの仕組み #br ''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... 強化学習（Q学習、SARSA）モデル評価、ROC曲線、AUC、過学... ●応用分野 画像認識（ResNet、YOLO）、音声処理（WaveNet） #br ''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 #br ''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 #br 【模擬問題】 ・Study-AI 模擬テストと公式例題解説 https://study-ai.com/generalist/ #br 【勉強サイト】 ・全体像把握 ''https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learni... ・個別のNote記事 https://note.com/ohara_designer/all #br 【その他サイト】 ・公式サイト（シラバス） https://www.jdla.org/certificate/general/ ページ名:
