84-G検定 のビジュアル編集 Top > 84-G検定 <p>・学習のポイント</p><p> 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</p><br /><p><u>学習優先度マップ（重要度 × 出題頻度）</u></p><br /><p><strong>優先度：★★★★★（最重要・時間配分40％）</strong></p><p>●ディープラーニング基礎と応用</p><p>・ニューラルネットワーク構造（活性化関数、誤差逆伝播）</p><p> CNN・RNN・Attention・Transformer、最適化手法（SGD、Adam）、正則化（Dropout）</p><p>・生成AI関連</p><p> GAN、Diffusion Model、NeRF、RLHF、マルチモーダルAI（CLIP、DALL-E）</p><p>・自然言語処理</p><p> BERT、GPT、ChatGPT、LLMの仕組み</p><br /><p><strong>優先度：★★★★（重要・時間配分30％）</strong></p><p>●機械学習の基礎</p><p> 教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（クラスタリング、PCA）</p><p> 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</p><p>●応用分野</p><p> 画像認識（ResNet、YOLO）、音声処理（WaveNet）</p><br /><p><strong>優先度：★★★（中程度・時間配分20％）</strong></p><p>●AIの歴史と概念</p><p> AI効果、探索・推論、知識表現、エキスパートシステム</p><p>●AIの社会実装</p><p> CRISP-DM、MLOps、PoC、データ収集・加工・分析</p><br /><p><strong>優先度：★★（補足・時間配分10％）</strong></p><p>●法務・倫理・ガバナンス</p><p> 個人情報保護法、著作権法、GDPR、AI倫理原則</p><p>●数理・統計基礎</p><p> 確率分布、最小二乗法、相関係数</p><br /><p>【模擬問題】</p><p>・Study-AI</p><p>模擬テストと公式例題解説</p><p>https://study-ai.com/generalist/</p><br /><p>【勉強サイト】</p><p>・全体像把握</p><p><strong>https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/</strong></p><p>・個別のNote記事</p><p>https://note.com/ohara_designer/all</p><br /><p>【その他サイト】</p><p>・公式サイト（シラバス）</p><p>https://www.jdla.org/certificate/general/</p> ・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 #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）、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 #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） #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-learning-for-general-2020-1/'' ・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/ ページの更新 通常編集モードに切り替える データ参照プラグイン 入力支援ツールを表示 ▼参照先ページ選択：データを表示 元データの書式（インラインプラグイン）を継承する
