【G検定｜理解型予想問題】AI学習の流れ
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【G検定対策】ディープラーニングの応用例の弱点チェック｜5問で苦手テーマを確認
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G検定の「ディープラーニングの応用例」では、モデル名を覚えるだけでなく、画像、文章、音声、生成AIなど、それぞれの技術が何を入力として、何を出力するのかを整理しておくことが大切です。
このページでは、画像認識、自然言語処理、音声処理、拡散モデル、マルチモーダルAI・ファインチューニングの5テーマを確認します。
目的は点数をつけることではありません。間違えた問題から、どのテーマを次に復習すればよいかを見つけること です。
まずは解説を見ずに5問に取り組み、間違えた問題を確認してみてください。
ジャンプするもくじ
この弱点チェックで確認すること
このページの使い方は下記のイメージです。
5問を解く
↓
正解数を確認する
↓
間違えたテーマを確認する
↓
対応する記事で復習する
ディープラーニングの応用例の弱点チェック
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。
問題①
道路画像に写る歩行者について、歩行者ごとに位置を四角い枠で示したい。
最も適切な技術はどれか？
- A. 画像分類
- B. 物体検出
- C. セマンティックセグメンテーション
- D. 画像生成
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説：画像認識タスクの違い
物体検出は、画像内に何があるかに加え、どこにあるかをバウンディングボックスなどで示します。
画像分類は、画像全体が何を表すかを判断します。
セマンティックセグメンテーションは、画素単位でカテゴリーを分けます。この問題で確認できること
画像分類・物体検出・セグメンテーションの違い／出力形式／利用目的
間違えた場合の復習先
【G検定｜理解型予想問題】画像分類・物体検出・セグメンテーションはなぜ混同する？
Q
問題②
文章を生成AIへ入力する前に、文章を単語や文字などの小さな単位に分け、その単位を数値ベクトルへ変換した。
処理の組み合わせとして最も適切なものはどれか？
- A. トークン化と埋め込み
- B. プーリングと正規化
- C. 物体検出とセグメンテーション
- D. アノテーションとモデル軽量化
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：自然言語処理の流れ
文章を処理単位へ分けることをトークン化と呼びます。
各トークンを意味や関係を扱える数値のまとまりへ変換する考え方が埋め込みです。この問題で確認できること
トークンと埋め込み／文章を数値として扱う流れ／自然言語処理
間違えた場合の復習先
【G検定対策】トークンとは？｜AIが文章を「細かく分けて理解する仕組み」
【G検定対策】単語埋め込み（Embedding）とは？
Q
問題③
人が話した内容をテキストへ変換する処理はどれか？
- A. 音声認識
- B. 音声合成
- C. 画像分類
- D. 機械翻訳
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解：音声認識と音声合成
A
解説
音声認識は、音声データから話された内容を認識し、文字などへ変換します。
音声合成は、文章などから人工的な音声を生成する処理です。この問題で確認できること
音声認識と音声合成の違い／入力と出力／音声処理の基本
間違えた場合の復習先
「音声処理とは？」
【G検定対策】音声処理とは？｜音声認識・音声データ・ディープラーニングとの関係を整理
Q
問題④
ランダムなノイズから生成を開始し、段階的にノイズを取り除くことで画像を作るモデルはどれか？
- A. オートエンコーダ
- B. GAN
- C. 拡散モデル
- D. 決定木
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説：生成モデルの違い
拡散モデルは、データへノイズを加える過程を学び、その逆向きにノイズを取り除くことで新しいデータを生成します。
GAN は生成器と識別器を競わせます。
VAE は潜在空間の確率分布からデータを生成します。
この問題で確認できること
拡散モデルの生成過程／GAN・VAE との違い／ノイズ除去
間違えた場合の復習先
【G検定対策】生成モデルまとめ｜GAN・VAE・拡散モデル・生成AIの関係を整理
【G検定対策】拡散モデルとは？｜ノイズを取り除きながら画像を生成する考え方を整理
Q
問題⑤
画像と文章の組み合わせを扱う学習済みモデルを、自社の商品画像検索へ適応させたい。
関係が深い技術の組み合わせはどれか？
- A. マルチモーダルAIとファインチューニング
- B. 幅優先探索とMini-Max法
- C. 標準偏差と共分散
- D. 著作権法と独占禁止法
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：複数技術のつながり
画像と文章など、異なる種類のデータを組み合わせて扱うAIはマルチモーダルAIです。
学習済みモデルを特定の目的へ追加学習して適応させる方法がファインチューニングです。
この問題で確認できること
マルチモーダルAI／学習済みモデルの活用／転移学習・ファインチューニング
間違えた場合の復習先
「マルチモーダルAIとは？」と「転移学習・ファインチューニング・特徴抽出はなぜ混同する？」
【G検定対策】マルチモーダルAIとは？｜画像・文章・音声を組み合わせて扱うAIをわかりやすく整理
【G検定｜理解型予想問題】転移学習・ファインチューニング・特徴抽出はなぜ混同する？
Q
診断｜間違えたテーマを確認する
5問を解き終えたら、まず 間違えた問題 を確認します。
合計点だけを見るのではなく、「どのテーマで迷ったのか」を確認することが重要です。
| 間違えた問題 | 考えられる弱点 | 確認したいポイント |
|---|---|---|
| 問題① | 画像認識 | 画像分類／物体検出／セグメンテーション／見る範囲の違い |
| 問題② | 自然言語処理 | トークン化／埋め込み／文章の分割／数値化 |
| 問題③ | 音声処理 | 音声認識／音声合成／入力と出力の違い |
| 問題④ | 拡散モデル | ノイズ追加／ノイズ除去／逆拡散／DDPM |
| 問題⑤ | マルチモーダルAI・ファインチューニング | 複数の情報／学習済みモデル／追加学習／モデルの活用 |
正解数から一次判定する
正解数は、分野全体を復習するか、間違えたテーマだけを復習するかを決める目安として使います。
| 正解数 | 一次判定 | 次の対応 |
|---|---|---|
| 5問 | 現時点では大きな弱点は見つからない | 理解型予想問題などで確認する |
| 3〜4問 | 一部のテーマが曖昧 | 間違えたテーマを個別に復習する |
| 0〜2問 | 分野全体の復習を推奨 | 分野まとめから確認する |
正解数だけで「理解できている」、「理解できていない」と判断するものではありません。
正解した問題でも、選択肢を絞れなかった場合や、正解した理由を説明できなかった場合は、復習対象に含めてみてください。
間違えた問題から復習する
復習するときは、5問すべてを最初から勉強し直す必要はありません。
間違えた問題に対応する記事から確認する と、復習する範囲を絞れます。
| 間違えた問題 | おすすめの復習記事 | 確認できる内容 |
|---|---|---|
| 問題① | 物体検出とは？｜画像分類・セグメンテーションとの違い | 画像分類／物体検出／セグメンテーション／全体・位置・領域の違い |
| 問題② | トークンとは？ | トークン／トークン化／文章の分割／埋め込みへの流れ |
| 問題③ | 音声処理とは？ | 音声認識／音声合成／音声データ／スペクトログラム |
| 問題④ | 拡散モデルとは？ | ノイズ追加／逆拡散／DDPM／GAN・VAEとの違い |
| 問題⑤ | マルチモーダルAIとは？ ファインチューニングとは？ |
画像・文章・音声／複数モダリティ／学習済みモデル／追加学習 |
0〜2問だった場合や、複数のテーマが曖昧だった場合は、個別記事だけでなく「ディープラーニングの応用例まとめ」から確認すると、画像、文章、音声、生成AIなどの技術と用途のつながりを整理しやすくなります。
次の弱点チェックへ
「ディープラーニングの応用例」の確認が終わったら、次は「AIの社会実装」へ進みます。
AIの社会実装では、PoC、データリーケージ、データ品質・前処理、アノテーション、MLOpsなどを5問で確認します。
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全8分野から選び直したい場合は、入口ページへ戻ってください。
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【G検定対策】全8分野の弱点チェック
まとめ
「ディープラーニングの応用例」では、技術名だけでなく、何を入力して、どのような処理を行い、何を出力するのか を整理することが大切です。
今回の5問で間違えたテーマがあれば、対応する個別解説から確認してみてください。
5問で弱点を確認する
↓
間違えたテーマを特定する
↓
対応する記事で復習する
↓
次の分野へ進む
一度ですべて覚えるのではなく、問題で迷ったテーマだけを戻って確認する ことで、復習する範囲を絞れます。
次は「AIの社会実装」の弱点チェックへ進み、AIを実際に導入・運用するときに必要となる考え方も確認してみてください。
関連記事・おすすめ記事
画像、文章、音声、生成AIなどを、扱うデータと処理の目的で整理すると、ディープラーニングの応用例を理解しやすくなります。
| おすすめ記事 | 確認できる内容 |
|---|---|
| ディープラーニングの応用例まとめ | 画像認識／自然言語処理／音声処理／生成AI／転移学習／マルチモーダルAI |
| 物体検出とは？ | 画像分類／物体検出／セグメンテーション／画像認識 |
| 単語埋め込みとは？ | 単語の数値化／ベクトル／分散表現／自然言語処理 |
| 音声処理とは？ | 音声認識／音声合成／スペクトログラム／CNN・RNN・Transformer |
| 拡散モデルとは？ | ノイズ追加／逆拡散／DDPM／画像生成 |
書いている人
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。
