G検定・公式過去問解説 00：20問を10テーマで学ぶ目次
この講座は、JDLAが公式サイトで公開しているG検定の例題・過去問20問を一問ずつ理解するための解説です。問題文と選択肢の全文は転載せず、各回から公式の設問へ移動できるようにしました。自分で正解を選んでから、解説、誤答との境界、自作の確認問題を読む順を勧めます。 公開問題は過去の出題例であり、これだけが試験範囲ではありません。JDLAの現行シラバスを全体の地
1 1 0 0
公開リンク
新着記事
すべての記事G検定・公式過去問解説 01：フレーム問題からAIの限界を考える
対象はJDLAが公開する「人工知能とは」のQ1です。公式正解は A：フレーム問題。ここでは問題文を再掲せず、正解へ至る判断を説明します。 フレーム問題は「無関係を見分ける」難しさ 現実の行動では、ある操作によって変わるものと変わらないものが大量にあります。部屋の照明を点けたとき、机の位置や翌日の天気まで毎回検査する必要は通常ありません。人は状況から関係の薄い
1 0 0 0
G検定・公式過去問解説 02：エキスパートシステムとResNetを時代で整理する
対象はJDLAの「人工知能をめぐる動向」Q2・Q3です。公式正解は Q2＝D：エキスパートシステム、Q3＝A：ResNet。どちらも名称の暗記だけでなく、その技術が解決しようとした制約から理解します。 Q2：知識を書き尽くす壁 エキスパートシステムは、人間の専門家の知識を「もし条件が成り立てば、この判断をする」といった規則として表し、推論に使う考え方です。限
0 0 0 0
G検定・公式過去問解説 03：重回帰と推薦のコールドスタート
対象はJDLAの「機械学習の概要」Q4・Q5です。公式正解は Q4＝C：複数の要因から売上を予測する例、Q5＝A：コンテンツベースフィルタリング。問題文の選択肢は公式ページで確認してください。 Q4：何を予測し、何を入力するか 回帰は数値を予測します。重回帰は、一つの予測対象を複数の説明変数から予測する考え方です。例えば店舗売上を、周辺人口、面積、取扱商品の
0 0 0 0
G検定・公式過去問解説 04：KLダイバージェンスと勾配消失
対象はJDLAの「ディープラーニングの概要」Q6・Q7です。公式正解は Q6＝A：KLダイバージェンス、Q7＝D：勾配消失。選択肢の原文は公式ページで確認してください。 Q6：確率分布の「違い」をどう測るか KLダイバージェンスは、確率分布 P を分布 Q で近似するときのずれを表す量です。離散分布なら DKL(P||Q) = Σx P(x) log(P(x
0 0 0 0