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G検定（ジェネラリスト検定）対策講座（2026年版）
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第4回

【G検定対策講座】第4回：ディープラーニングの社会実装に向けて

2026年6月14日 50min
【G検定対策講座】第4回：ディープラーニングの社会実装に向けて play_arrow おためし受講

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授業の概要

本授業では、ディープラーニングをビジネスの現場に導入するための「社会実装」と、その土台となる「数学・統計」に焦点を当てます。
※こちらは、G検定対策講座の第4回と同一内容です。

【この授業で学べること】

  • AIプロジェクト（アセスメント・PoC・開発・運用）の全体像と、探索的段階型開発の進め方
  • データの収集・加工における注意点と、個人情報保護法やプライバシー配慮への実務的アプローチ
  • AIビジネスに不可欠な知的財産権の知識と、著作権法・契約（準委任と請負の違い）のポイント
  • 機械学習・ディープラーニングの背景にある数理統計学（偏微分、行列の積、確率・統計の基本）の基礎知識
  • 予測値と実際の値の誤差を評価するための「目的関数」の考え方

 

【授業構成】

  • イントロダクション
    • 講座の構成と第4回のゴール
  • AIプロジェクトの進め方とデータの取り扱い
    • プロジェクト進行のライフサイクル（アセスメントから運用・評価まで）
    • データの収集・加工とプライバシー保護
  • AIのビジネス活用と法・倫理
    • 知的財産権と著作権法のポイント
    • AI開発における契約形態（準委任契約と請負契約の使い分け）
  • AIに必要な数学・統計の基礎
    • 線形代数（行列の計算・内積）
    • 解析学（微分・偏微分、導関数と微分係数）
    • 確率・統計（サイコロの確率、平均、分散、標準偏差）
  • 第4回 章末問題演習＆解説
    • 知識を定着させるための本番予測問題の解答と解説

こんな人にオススメ

G検定を受験する方

担当の先生／パーソナリティ

チャプター

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AIプロジェクトの進め方
05:45
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AIに関する法律と契約
11:24
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AI・契約に関する章末問題
07:46
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数理・統計
18:45
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章末問題