パブロフくんと学ぶITパスポート vs G検定 問題集＆動画｜ジェネラリスト検定対策

パブロフくんと学ぶITパスポート！ 過去問が1149問収録！ りんご先輩、パブロフくんと一緒に勉強しよう！ ▼アプリの利用 ・通勤の電車の中で ・眠る前に ・仕事の休み時間に スキマ時間に、ITパスポートの過去問をたくさん解こう！ ▼パブロフくんと学ぶITパスポートの5つの特徴 ①充実の問題数。 2021年までの過去問が1149問。 ②よく出る問題だけ、効率的に解ける。 ③ミスした問題だけ集中して復習できる。 ④苦手な問題はチェックを付けて後で特訓できる。 ▼モード説明 １ よく出る問題 　何度も出ている重要度の高い問題を解く。 ２ 細かい問題 　重要度は高くないが、出題された事のある問題を解く。 ３ つづきから 　前回セーブした問題から解く。 ４ 分野別 　分野ごとに問題を順番に解く。 ５ チェックのみ 　自分でチェックした問題だけ出題。苦手克服に最適。 ６ ミスのみ 　間違った問題だけ出題。効率的に復習できる。 ７ ランダム 　全問題の中からランダムに10問を出題。 ▼書籍 『パブロフくんと学ぶITパスポート 第３版　中央経済社　よせだあつこ著』 アプリと完全対応した書籍を同時発売。「書籍でインプット」＆「アプリでアウトプット」が合格への近道。 ▼登場人物 【青木　りんご】 ハタマート株式会社システム部の先輩。優秀なシステムエンジニア。 【パブロフ】 ハタマート株式会社システム部の新入社員。 ▼製作者 よせだ　あつこ willsi株式会社取締役。公認会計士。 監査法人勤務を経て、スマホアプリの企画・開発・販売をおこなうwillsi株式会社を設立。開発した学習アプリ「パブロフ」シリーズは100万ダウンロードの大ヒット。 監査法人時代はシステム監査部門に所属。さらに現職でのプログラミング、開発の経験から、ITパスポート受験生に「わかりやすい」「合格できる」書籍とアプリを届けている。 プログラミング・イラスト・漫画なんでもこなすレアな会計士。

【AI・ディープラーニングの試験対策を最短ルートで！】 本アプリは、最新のAI（人工知能）やディープラーニングに関する知識を体系的に学び、資格試験の合格を目指すための本格的な学習アプリです。 分かりやすい「動画」と充実した「演習問題」のセットで、知識のインプットとアウトプットを効率的に行うことができます。 ■本アプリの強みと特徴 「基礎ブロック」と「応用ブロック」による段階的な問題構成 問題は、知識のない初心者向けの「基礎ブロック」と、ある程度の知識がある経験者向けの「応用ブロック」に分かれています。ご自身の学習レベルに合わせて柔軟に選択できるため、基礎固めから実践力の強化まで無理なくステップアップが可能です。 苦手を克服する「パーソナライズ問題機能」 過去に解いて不正解だった問題をランダムで再出題・復習できるオプション機能を搭載。自分がつまずきやすいポイントだけを自動的にピックアップして集中的に学習できるため、試験前の総復習や弱点補強に絶大な効果を発揮します。 分かりやすい「動画」と「演習問題セット」 テキストだけでは理解しにくい複雑な概念やアルゴリズムも、解説動画を見ることでスムーズに理解できます。動画で得た知識をすぐに演習問題で確認することで、記憶への定着率を劇的に高めます。 最新シラバスを網羅 AI技術の進化に合わせて更新される最新のシラバスに完全対応。AIの歴史や基礎概念から、機械学習、ディープラーニングの最新技術、さらには法律・倫理・社会実装に至るまで、試験に出るポイントを網羅しています。 ■収録カリキュラム・学習分野 本アプリでは、以下の幅広いテーマを網羅して学習できます。 【人工知能とは】 ・AI効果、機械学習とディープラーニングの違い ・フレーム問題、トイ・プロブレム ・AI研究の歴史、シンボルグラウンディング問題、チューリングテスト 【人工知能をめぐる動向】 ・探索アルゴリズム、推論とプランニング ・知識表現、オントロジー、エキスパートシステム ・データマイニング、機械学習の評価指標と過学習対策 【機械学習の概要】 ・教師あり学習（回帰・分類）、アンサンブル学習 ・教師なし学習（クラスタリング、次元削減） ・強化学習の基本、方策と価値関数、バンディットアルゴリズム ・モデル評価と性能分析（混同行列など） 【ディープラーニングの概要】 ・ニューラルネットワークの基本構造と活性化関数 ・誤差関数、正則化、誤差逆伝播法 ・最適化手法（SGD、Adam等）とハイパーパラメータ探索 【ディープラーニングの要素技術】 ・CNN（畳み込み、プーリング、正規化、スキップ結合） ・RNN、LSTM、Transformer ・オートエンコーダ、画像認識とデータ拡張 ・音声処理、自然言語処理、事前学習モデル（BERTなど） 【ディープラーニングの応用例】 ・自然言語処理タスク、深層強化学習（ゲームAI・実システム制御） ・データ生成技術（GAN・VAE） ・転移学習、マルチモーダルAI、モデルの軽量化 【AIの社会実装・数理統計・法律倫理】 ・AI開発プロセス（CRISP-DM、MLOps）、データ収集とアノテーション ・AIに必要な数理・統計知識（基本統計量、確率・分布、ベイズ推定） ・AIに関する法律（個人情報保護、著作権、特許、契約） ・AI倫理とガバナンス（公平性、プライバシー、安全性と悪用リスク） ■こんな方におすすめ ・AIやディープラーニングの基礎をゼロから学びたい方 ・最新シラバスに対応した資格・検定試験の合格を目指す方 ・動画で視覚的に学び、演習問題で実践力を身につけたい方 ・間違えた問題を自動で復習し、効率よく弱点を克服したい方 本アプリでAIの知識を確かなものにし、目標達成を勝ち取りましょう！