G検定 学習ハブ｜章別まとめ55記事＋キーワード497語
JDLA公式シラバス2024 v1.3 の全10章・55項目を1記事=1項目で解説する章別まとめと、全497キーワードの個別解説を、この1ページから章ごとにたどれます。すべて無料。読んだ章はそのままクイズで定着確認を。
使い方: 各章のカードから項目を順に読む → 章末の「この章のクイズ」で確認 → わからない用語は各章の「🏷️ キーワード」を開いて個別解説へ、という流れがおすすめです。五十音順・全語一覧で引きたいときはキーワード索引、学習全体の進め方は完全ガイドへ。
🤖 第1章 人工知能とは（2項目）
AIの定義、AI効果、シンギュラリティ等の基礎概念。AIのレベル分類、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題、強いAI/弱いAI などの古典的論点まで押さえる。
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📜 第2章 人工知能をめぐる動向（4項目）
第一次〜第三次AIブームに連なる主要技術の流れを概観。探索・推論、知識表現、エキスパートシステム、機械学習の隆盛、ディープラーニング登場までの歴史的・技術的文脈を整理。
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📈 第3章 機械学習の概要（4項目）
教師あり / 教師なし / 強化学習の三大分類と、モデル選択・評価。線形回帰、決定木、SVM、k-means、PCA、評価指標（精度・再現率・F値・AUC）、過学習対策、交差検証など。
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🧠 第4章 ディープラーニングの概要（6項目）
ニューラルネット基礎から活性化関数、誤差関数、正則化、誤差逆伝播法、最適化手法（SGD・Momentum・Adam ほか）まで、DLの土台となる仕組みを順を追って解説。
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🔧 第5章 ディープラーニングの要素技術（9項目）
CNN・RNN・Transformer などの主要モデルを構成する各レイヤー。畳み込み・正規化・プーリング・スキップ結合・回帰結合層・Attention・オートエンコーダ・データ拡張。
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🎯 第6章 ディープラーニングの応用例（9項目）
画像認識、自然言語処理、音声処理、深層強化学習、生成モデル、転移学習、マルチモーダル、解釈性、軽量化。AlexNet・BERT・GPT・AlphaGo・Diffusion 等の代表モデルも。
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🛠️ 第7章 AIの社会実装に向けて（2項目）
AIプロジェクトを実ビジネスに落とし込む工程。CRISP-DM、PoC、MLOps、KPI、データ収集・加工・分析・学習に関する実務的論点。
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📐 第8章 AIに必要な数理・統計知識（1項目）
機械学習・DL の理解に必要な数学的基礎。確率分布、ベイズの定理、期待値・分散、線形代数、固有値、偏微分、勾配など、最低限押さえたい数理。
✏️ この章のクイズを解く（無料）⚖️ 第9章 AIに関する法律と契約（7項目）
AI開発・サービス提供で押さえるべき主要法令と契約類型。個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法、独占禁止法、AI開発委託契約、AIサービス提供契約。
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🌐 第10章 AI倫理・AIガバナンス（11項目）
AIをどう「正しく」使うか。プライバシー、公平性、安全性、悪用防止、透明性、民主主義、環境、労働、国内外ガイドライン（EU AI Act 等）、ガバナンス体制まで。
- 45. 国内外のガイドライン
- 46. プライバシー
- 47. 公平性
- 48. 安全性とセキュリティ
- 49. 悪用
- 50. 透明性
- 51. 民主主義
- 52. 環境保護
- 53. 労働政策
- 54. その他の重要な価値
- 55. AIガバナンス