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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7回

【G検定対策講座】第7回：G検定合格のための総仕上げ問題（改訂版）①

2026年6月14日 50min
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授業の概要

本授業では、総仕上げ問題100問のうち問1〜問25に取り組みます。

人工知能の歴史や機械学習、ディープラーニングの基礎から、生成AI・LLM、新シラバスで追加された重要テーマまでを幅広く復習しながら、2026年度からの試験形式を意識した実践演習を行います。
講師による丁寧な解説を通じて、知識の整理と理解を深めるとともに、本番を意識した時間配分や解答のコツも身につけます。
 

【この授業で学べること】

  • オンライン試験（100分・約145問）のペースを肌で掴む、1問あたり約41秒のタイムマネジメント実戦
  • 第1次〜第3次AIブームの本質、強いAI／弱いAI、トイ・プロブレムなどの歴史・動向の総点検
  • 混同行列（偽陰性などの捉え方）、ホールドアウト法、交差検証法、正則化といった機械学習プロセスの評価・対策
  • 畳み込み（CNN）やResNetの工夫、時系列（GRU）の特徴、転移学習、蒸留などのディープラーニング要素技術
  • 【新シラバス最重点】Transformer（自己注意機構）、BERTとGPT의構造的違い、ハルシネーション対策（RAG）、RLHF（人間フィードバックによる強化学習）の頻出パターン攻略

 

【授業構成】

  • イントロダクション
    • 講座の構成と第7回のゴール
  • 新試験形式の回答スピード攻略法
    • オンライン試験（100分・約145問）における1問41秒の戦い方
  • 総仕上げ問題（問1〜問25）の演習と詳細解説
    • 【問1〜問5】AIの歴史、汎用人工知能（AGI）、トイ・プロブレム、第3次ブームのきっかけ
    • 【問6〜問10】アンサンブル学習、主成分分析（PCA）、混同行列（偽陰性）、交差検証、正則化
    • 【問11〜問15】知識蒸留、セマンティックセグメンテーション、ResNetのスキップ接続、GRUの特徴、転移学習
    • 【問16〜問17】Transformerの並列計算メリット、Positional Encodingが必要な理由
    • 【問18〜問20】BERTの事前学習、ハルシネーションの定義、RLHFの3ステップ
    • 【問21〜問25】Chain-of-Thought（CoT）、ベクトルDBの役割、プロンプトインジェクション、拡散モデルの画像生成プロセス、マルチモーダルAI
  • 第7回の総括と次回（問26以降）に向けたアドバイス

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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試験対策ポイント
03:16
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問1~
07:05
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問5~
08:20
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問10~
07:57
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問15~
08:09
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問20~