Gの黙示録
JDLA G検定 合格対策講座 Coming Soon

開催概要

日程

Coming Soon

形式

オンライン開催予定

対象

JDLA G検定に合格したい小中高校生
AIの基礎を試験範囲に沿って体系的に理解したい方

参加費

Coming Soon

内容レベル

JDLA G検定 合格対策

参考範囲

JDLA G検定 試験出題範囲
シラバス2024 第1.4版を参考に構成予定

この講座で扱う予定の内容

G検定は、出題範囲が広く、単語だけを覚えてもなかなか突破できません。 「どの分野から問われるのか」「何を説明できればよいのか」 を押さえながら、合格に必要な範囲を整理します。

• 人工知能とは何か・人工知能をめぐる動向 － AIの定義、AI効果、探索・推論、知識表現、エキスパートシステム
• 機械学習の概要 － 教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデル選択・評価指標
• ディープラーニングの基礎と要素技術 － ニューラルネットワーク、活性化関数、誤差関数、正則化、最適化
• 代表的なモデル構造 － CNN、RNN、Attention、Transformer、オートエンコーダ、データ拡張
• ディープラーニングの応用例 － 画像認識、自然言語処理、音声処理、深層強化学習、データ生成
• 生成AI・基盤モデル・マルチモーダル － LLM、転移学習、ファインチューニング、マルチモーダルモデル
• AIの社会実装と数理・統計 － AIプロジェクト、データ活用、評価、確率・統計・最適化の基礎
• AIに関する法律・契約 － 個人情報保護法、著作権法、特許法、AI開発委託契約、AIサービス提供契約
• AI倫理・AIガバナンス － 公平性、安全性、透明性、プライバシー、悪用、環境、労働、監査
• 問題演習と弱点補強 － 用語理解を確認し、試験で点に変えるための復習

合格から逆算して、説明できる理解へ

この講座のゴールは、 JDLA G検定に合格すること です。そのために、用語の暗記だけでなく、 選択肢の中で迷わないための 自分の言葉で説明できる理解 を目指します。

• シラバスの大項目ごとに、覚えるべき優先順位を整理する
• 重要用語を図解や具体例とセットで理解する
• 似ている概念を比較して、混乱しやすいポイントを潰す
• 技術分野だけでなく、法律・倫理分野も試験範囲として扱う
• 演習を通して、知識の抜けをその場で確認する

参加条件・ご用意いただくもの

• PCまたはタブレット
  オンライン受講と資料閲覧ができる環境をご用意ください。
• 安定したインターネット回線
  Zoomでの参加を想定しています。
• AIに興味があること
  プログラミング経験があると理解しやすいですが、必須ではありません。
• 知らない用語にひるまないこと
  最初は難しく見える言葉も、順番にほどいていきます。

お申し込みについて

現在、開催日程・参加費・申込方法を準備中です。 詳細が決まり次第、このページおよびトップページでお知らせします。