G検定 2026年版 問題集 一問一答・模試 vs G検定 問題集＆動画｜ジェネラリスト検定対策

G検定（JDLA ディープラーニング ジェネラリスト検定）に、すきま時間で合格へ。出題範囲を幅広くカバーしたオリジナル問題で「一問一答 → 4択 → 本番形式の模擬試験」と段階的に実力を上げられる学習アプリです。 無料で始められ、毎日コツコツ全範囲を進められます。Pro（買い切り・サブスクなし）なら全問・本番形式の模試をすぐに解け、広告も非表示になります。 ■ 出題範囲をまるごと対策 ・人工知能とは：AIの定義・歴史・研究分野・課題 ・機械学習の基礎：教師あり/なし学習・強化学習・評価手法 ・ディープラーニングの概要：ニューラルネットワーク・活性化関数・誤差逆伝播 ・ディープラーニングの手法：CNN・RNN・Transformer・生成モデル ・AIの社会実装と法律・倫理：個人情報・著作権・AIガバナンス ・生成AIの基礎：大規模言語モデル・プロンプト・活用と留意点 ■ 覚えていない問題だけを効率よく ・3回連続で正解すると「習得」と自動判定 ・間違えた問題・ブックマークした問題だけを復習 ・忘却曲線にもとづき、復習どきの問題を自動で出題 ■ 本番形式の模擬試験 分野別に採点し、合否の目安を表示。解説つきの見直しで弱点がひと目で分かります。 ■ 暗記カード 重要用語・手法・キーワードをサッとめくって確認できます。 ■ つづきから・複数端末で同期 中断しても続きから再開。学習データはお使いのApple IDで複数端末に無料で同期されます（iCloud）。 ■ 正確さへのこだわり 問題はすべてオリジナルで作成し、解説には根拠を明記。気づいた誤りはアプリ内から報告でき、アップデートで修正します。 通勤・通学のスキマ時間に、G検定の合格力を着実に積み上げましょう。 ※本アプリは過去問題そのものの転載ではなく、出題範囲に沿って作成したオリジナル問題集です。

【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！