【G検定対策】全8分野の弱点チェック

G検定の勉強を進めていると、「ひと通り学習したけれど、どの分野が苦手なのか分からない」、「次に何を復習すればよいのか迷う」と感じることがあります。

このページでは、G検定の出題範囲を8分野に分け、それぞれ5問ずつ、合計40問の弱点チェックを用意しました。

単に合計点を見るための問題ではありません。間違えた問題から、用語の意味、似た技術との違い、仕組み、使用場面、関連技術とのつながりのうち、どこが曖昧なのかを確認します。

まずは全40問に取り組み、分野別の得点と間違えたテーマを記録してみてください。

記事が長くなってしまうので、問題自体は別のページに記載しています。

診断結果から、次に確認したい分野まとめ、個別解説、理解型予想問題を見つけられます。

1．人工知能とは・人工知能をめぐる動向

AIの定義、探索、エキスパートシステム、AIの限界、AIブームの流れを確認します。

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2．機械学習の概要

学習方法、分類・回帰、代表的なアルゴリズム、モデル評価、評価指標を確認します。

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3．ディープラーニングの概要

活性化関数、損失関数、誤差逆伝播法、最適化、過学習対策を確認します。

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4. ディープラーニングの要素技術

ディープラーニングの要素技術について理解を確認します。

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5．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、生成モデル、転移学習・マルチモーダルを確認します。

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6．AIの社会実装に向けて

PoC、データリーケージ、データ品質、アノテーション、MLOpsを確認します。

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7．AIに必要な数理・統計知識

条件付き確率、ベイズの定理、期待値、標準偏差、情報量を確認します。

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8．AIに関する法律・契約・倫理・ガバナンス

法律・契約・倫理・ガバナンスの違い、個人情報、契約、公平性、組織的な管理を確認します。

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全8分野共通の一次判定

各分野について、正解数を記録します。

この結果は、合格可能性を判定するものではありません。

5問のうち何問正解したかだけではなく、どの問題を間違えたかを確認し、復習するテーマを見つけるために使用します。

診断結果の見方

意味の問題を間違えた

用語の基本的な役割から確認します。

違いの問題を間違えた

似ている用語を比較する理解型予想問題を確認します。

仕組みの問題を間違えた

技術名だけでなく、入力、処理、出力の流れを確認します。

使用場面の問題を間違えた

技術の定義ではなく、どのような目的で使うかを整理します。

つながりの問題を間違えた

関連技術を個別に暗記せず、登場した理由や前後関係を確認します。

まとめ

このページでは、G検定の全8分野から5問ずつ、合計40問を使って理解が曖昧な分野を確認しました。

ただし、合計点や分野別の正解数だけで、G検定の合格可能性を判断することはできません。大切なのは、何問間違えたかだけでなく、どのような問題を間違えたかを見ることです。

用語の意味を間違えた場合は個別解説、似た用語の違いで迷った場合は理解型予想問題、技術の流れやつながりが曖昧な場合は分野まとめや理解ロードマップから確認してみてください。

G検定では、用語を個別に暗記するだけでなく、意味、違い、仕組み、使用場面、技術同士のつながりを整理することが重要です。

今回見つかった弱点をそのままにせず、対応する記事へ戻って理解を補い、もう一度問題を解いて確認してみましょう。

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このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。