カテゴリー: AI

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[テ367-]
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参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版

ILSVRC

・【2012年】AlexNet: SuperVisionチームによる。初のディープラーニング。

[黒341,342,385,392]
・【2014年】GoogLeNet: Inceptionモジュール_(スキップ結合は無い)
・【2015年】ResNet: スキップ結合_ボトルネック構造_人間の画像認識エラー4%を下回る [テ105] (→ WideResNet: ResNetの層を減らし、畳み込みのチャンネル数を増やしたもの [黒372])
・【2017年】SENet (Squeeze-and-Excitation Networks): Attentionを適用

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

RNN → トランスフォーマー

[テ233-, 237-]
RNN: Attention (各時刻の状態に重みづけを行い、どのデータに注目すればよいかを計算する機構 [黒392])

トランスフォーマー: Encoder・Decoder両方からRNNを一切排除し、代わりにSelf-Attentionを採用 [テ236,251]

　Self-Attention: 文章内の単語間の関連性を捉えるための機構 [黒342]。(Encoder・Decoder両方において、計算に利用 [テ237,250])
　Source-Target Attention ＝ Encorder-Decorder Attention: デコーダに入力文の情報を伝達するための機構 [黒342]。Decoderの計算に利用 [テ237]。

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

RNN ∋ LSTM / GRU

[テ227, 229]
時系列データ_勾配消失問題の解決
・LSTM: ゲート機構{入力ゲート・忘却ゲート・出力ゲート}、セル{CEC(Constant Error Carousel)、誤差を内部に留まらせる [テ320]}
・GRU: リセットゲート・更新ゲート

[黒377]
・双方向RNN: 過去から未来だけでなく、未来から過去の方向についても考慮して出力ができるRNN。
・Seq2Seq: エンコーダ、デコーダと呼ばれる2つのRNNで構成。入力と出力の長さが異なるタスクを扱えるネットワークである。
・エルマンネットワーク: 1990年発表。初期のRNN。

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

教師あり学習・教師なし学習

●教師あり学習

[黒339]
・サポートベクターマシン
・ランダムフォレスト
・AdaBoost: ブースティング。(よく似た名前のAdaBound、Adamは、勾配降下法の手法) [黒341]

●教師なし学習

[黒339]
・k-means (階層無しクラスタリング [黒390])

・ウォード法

・協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング

[黒369]
・トピックモデル

・次元削減(次元圧縮)
[黒390]
　- 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)
　- 特異値分解(SVD)

●強化学習

[黒348]

バンディットアルゴリズム (探索と活用 [黒390]、多腕バンディット問題 [黒72])
・UCB方策
・ε-greedy方策

価値関数
・SARSA: 行動価値関数(Q値)を最適化する手法 (DQNは不採用 [黒186])
・Q学習

　　DQN: 強化学習(の中でもQ学習)+ディープラーニング＝深層強化学習 [黒359]
　　・Ape-X
　　・ノイジーネットワーク

方策勾配
・Actor-Critic ∋ A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
・REINFORCE: 方策勾配法 (強化学習のアルゴリズム。ディープラーニングは使用していない、即ち深層強化学習ではない [黒359])

　　→よく似た語(強化学習とは無関係) [テ284]
　　RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): ChatGPT

→よく似た語
RNNでの 教師強制: 前の時刻の出力に対応する教師データを現在時刻の入力として用いる手法 ([黒385])

参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版

G検定の勉強法

公式テキストと黒本で勉強しました。

すなわち、
　【公式テキスト】『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
　【黒本】『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版
です。

試験 2か月前から3週間前にかけて、【公式テキスト】を平日は 10ページ／日、在宅の休日は 20ページ／日で読み、章末の例題を解きます(間違えた問題は、正しく解けるまで、時間を開けて繰り返します。以下同じ)。
並行して、読み終わった章に相当する【黒本】の問題を解きます。

3週間前に【黒本】の最終章の総仕上げ問題(模試1回ぶん)を時間を計りながら実施。

最後に、今まで間違えた問題を再度解きました。

G検定受験のきっかけ

しぶちょー技術研究所 さんの動画『#88 AI入門はコレで決まり!! 今こそ受けよう「G検定」』を見たことが、G検定受験の きっかけです。

私は、以前から独自に機械学習システムを開発・公開しており、それを一般的な用語で定義しなおしたい、
AIについて、どのような用語があり、正しい意味は何なのか、どのような体系のなかにあるのか等、ひととおり勉強しておきたい と考え、
勉強・受験を決めました。

G検定に合格しました

JDLA Deep Learning for GENERAL 2026#1 (日本ディープラーニング協会 G検定 2026年第1回試験) に合格しました。

■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：87%
２．機械学習の概要：86%
３．ディープラーニングの概要：84%
４．ディープラーニングの要素技術：90%
５．ディープラーニングの応用例：84%
６．AIの社会実装に向けて：100%
７．AIに必要な数理・統計知識：100%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：80%