カリキュラムマップ

AIの基礎と歴史 / AIの定義と歴史 6 記事

1. 01人工知能とは何か - 定義のゆらぎとAIレベル分類5分
2. 02AIの歴史とダートマス会議 - 3つのブームと2つの冬5分
3. 03第一次AIブーム - 探索・推論とトイ・プロブレム5分
4. 04第二次AIブーム - エキスパートシステムと知識獲得のボトルネック4分
5. 05AIの冬 - 2度の停滞期と教訓4分
6. 06第三次AIブーム - 機械学習とディープラーニングの革命5分

AIの基礎と歴史 / AI分野の問題 4 記事

1. 07フレーム問題とシンボルグラウンディング問題5分
2. 08強いAIと弱いAI・中国語の部屋・AI効果5分
3. 09身体性・トイ・プロブレム・チューリングテスト5分
4. 10特徴量設計と特徴量エンジニアリング - DLが革命的だった理由5分

AIの基礎と歴史 / フェーズ総まとめ 1 記事

1. 15【総まとめ】Phase 1: AIの基礎と歴史4分

AIの基礎と歴史 / 試験対策 4 記事

1. 11G検定 受験テクニック - オンライン・会場の新形式と時間配分4分
2. 12統計学の基礎 - 平均・分散・正規分布・相関・確率4分
3. 13数学の基礎 - ベクトル・行列・微分・指数対数4分
4. 14G検定 過去問解説 - 出題パターン5分類と頻出テーマ5分

機械学習の手法 / フェーズ総まとめ 1 記事

1. 18【総まとめ】Phase 2: 機械学習の手法4分

機械学習の手法 / モデル評価 2 記事

1. 14モデル評価 - 交差検証とホールドアウト3分
2. 15評価指標 - 混同行列・F値・AUC・バイアス-バリアンス4分

機械学習の手法 / 強化学習 2 記事

1. 12強化学習の基礎 - Q学習とマルコフ決定過程4分
2. 13DQN と 方策勾配法 - AlphaGoの背後にある技術4分

機械学習の手法 / 教師あり学習 9 記事

1. 02線形回帰 - 最小二乗法・重回帰・正則化3分
2. 03ロジスティック回帰 - 回帰と付くが実は分類手法3分
3. 04決定木 - 解釈性の高い分類・回帰モデル3分
4. 05ランダムフォレスト - バギングによる決定木の集合4分
5. 06SVM (サポートベクターマシン) - マージン最大化とカーネルトリック3分
6. 07ブースティング - AdaBoost・XGBoost・LightGBM4分
7. 08アンサンブル学習 - バギング・ブースティング・スタッキング3分
8. 16ナイーブベイズ - ベイズの定理を使うシンプル分類器4分
9. 17k-近傍法 (k-NN) - 怠惰学習と距離ベース分類5分

機械学習の手法 / 教師なし学習 3 記事

1. 09k-means - 重心反復で自動クラスタリング3分
2. 10階層クラスタリング・DBSCAN - k-means以外のクラスタリング4分
3. 11主成分分析 (PCA) と t-SNE - 次元削減の基本4分

機械学習の手法 / 機械学習の全体像 1 記事

1. 01機械学習の全体像 - 教師あり・教師なし・強化学習3分

ディープラーニング / CNN 2 記事

1. 11CNN基礎 - 畳み込み・プーリング・重み共有4分
2. 12CNN主要モデル - LeNet・AlexNet・ResNet・ViTまで5分

ディープラーニング / RNN系 2 記事

1. 13RNN・LSTM・GRU - 時系列処理のニューラルネット4分
2. 14Encoder-Decoder と Attention - 機械翻訳の革命4分

ディープラーニング / Transformer 2 記事

1. 15Transformer - 現代AIの土台となったアーキテクチャ5分
2. 16BERT - 双方向Transformerによる言語理解5分

ディープラーニング / ニューラルネット基礎 3 記事

1. 01ニューラルネット基礎 - パーセプトロンからMLPまで4分
2. 02誤差逆伝播法 - バックプロパゲーションの仕組み3分
3. 03活性化関数 - シグモイド・ReLU・Softmax4分

ディープラーニング / フェーズ総まとめ 1 記事

1. 23【総まとめ】Phase 3: ディープラーニング5分

ディープラーニング / 学習の課題 7 記事

1. 04勾配消失問題 - DL長年の敵とその解決策4分
2. 05最適化手法 - SGD・Momentum・AdaGrad・RMSprop・Adam4分
3. 06正則化 - L1/L2・ドロップアウト・早期終了4分
4. 07バッチ正規化 - 深層学習を劇的に楽にした技術4分
5. 08データ拡張 - 訓練データを水増しする技術4分
6. 09事前学習と転移学習 - 学習効率を上げる魔法4分
7. 10ハイパーパラメータ探索とGPU/TPU4分

ディープラーニング / 最新技術 2 記事

1. 19自己教師あり学習 - ラベル不要でAIが賢くなる仕組み4分
2. 20モデル軽量化 - 蒸留・量子化・プルーニング4分

ディープラーニング / 生成モデル 2 記事

1. 17オートエンコーダ・VAE - 圧縮と生成のNN4分
2. 18GAN - 敵対的生成ネットワークの革命5分

ディープラーニング / 画像認識タスク 2 記事

1. 21物体検出 - YOLO・SSD・R-CNN系の進化5分
2. 22セマンティックセグメンテーション - FCN・U-Net・Mask R-CNN5分

生成AIと応用 / LLM基礎 3 記事

1. 01LLMの全体像 - GPT・Claude・Gemini・LLaMAの系譜5分
2. 02スケーリング則と創発的能力4分
3. 03事前学習→SFT→RLHF/DPO - ChatGPTの学習パイプライン5分

生成AIと応用 / LLM応用 3 記事

1. 07RAG (検索拡張生成) - LLMの知識を最新化する技術4分
2. 08ハルシネーション対策 - LLMの『嘘』をどう防ぐか4分
3. 09AIエージェントとFunction Calling5分

生成AIと応用 / フェーズ総まとめ 1 記事

1. 16【総まとめ】Phase 4: 生成AIと応用5分

生成AIと応用 / プロンプト 3 記事

1. 04プロンプトエンジニアリング基礎 - Zero-shot/Few-shot4分
2. 05Chain of Thought・Self-Consistency - LLMの推論強化4分
3. 06Tree of Thought・ReAct - 高度なプロンプト技術4分

生成AIと応用 / マルチモーダル 1 記事

1. 10マルチモーダルモデル - GPT-4o・Claude・Gemini4分

生成AIと応用 / 応用タスク 3 記事

1. 13コンピュータビジョン応用 - YOLO・U-Net・SAM5分
2. 14自然言語処理応用 - word2vec・機械翻訳・要約5分
3. 15強化学習の応用 - AlphaGo・AlphaFold・自動運転5分

生成AIと応用 / 画像生成 2 記事

1. 11拡散モデル - Stable Diffusion・DALL-E・Midjourney5分
2. 12動画・音声生成 - Sora・Whisper・WaveNet4分

AIの法律・倫理・社会 / ガバナンス 2 記事

1. 05AIガバナンスと責任あるAI - ISO 42001・NIST AI RMF4分
2. 9000G検定2026年の試験形式｜100分・145問程度と公式情報の確認方法4分

AIの法律・倫理・社会 / セキュリティ 2 記事

1. 09ディープフェイクと敵対的攻撃5分
2. 10プライバシー保護機械学習 - 差分プライバシー・連邦学習5分

AIの法律・倫理・社会 / フェーズ総まとめ 1 記事

1. 11【総まとめ】Phase 5: AIの法律・倫理・社会5分

AIの法律・倫理・社会 / 倫理 3 記事

1. 06AI倫理の原則 - 公平性・透明性・説明可能性5分
2. 07XAI - SHAP・LIME・Grad-CAMによる説明可能AI5分
3. 08Human-in-the-Loop と AIの社会実装5分

AIの法律・倫理・社会 / 政策 2 記事

1. 04日本のAI戦略 - 広島AIプロセス・AI事業者ガイドライン4分
2. 9001G検定2026年の変更点｜試験形式とAIガバナンスの公式資料5分

AIの法律・倫理・社会 / 法律 3 記事

1. 01AIと著作権 - 日本の著作権法30条の44分
2. 02個人情報保護法 - AI活用で押さえるべき基本4分
3. 03GDPR と EU AI Act - 世界を動かすEU規制5分

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要点を A4 1〜数枚にまとめた PDF を、試験直前の復習用にご活用ください。

• 全分野総合チートシート全 85 記事
• AIの基礎と歴史15 記事
• 機械学習の手法18 記事
• ディープラーニング23 記事
• 生成AIと応用16 記事
• AIの法律・倫理・社会13 記事