JDLA G検定 シラバス2024 (第1.3版) に掲載されている全キーワードを、章・節ごとに整理した索引ページです。各キーワードをクリックすると詳細解説ページに遷移します。また同じキーワードが複数の節に登場する場合は、該当する全ての節に掲載しています。
- 第1章 人工知能とは
- 第2章 人工知能をめぐる動向
- 第3章 機械学習の概要
- 第4章 ディープラーニングの概要
- 第5章 ディープラーニングの要素技術
- 第6章 ディープラーニングの応用例
- 第7章 AIの社会実装に向けて
- 第8章 AIに必要な数理・統計知識
- 第9章 AIに関する法律と契約
- 第10章 AI倫理・AIガバナンス
第1章 人工知能とは
1.1 人工知能の定義 (5件)
1.2 人工知能分野で議論される問題 (13件)
- シンギュラリティ
- シンボルグラウンディング問題
- 身体性
- ダートマス会議
- トイ・プロブレム
- 知識獲得のボトルネック
- チューリングテスト
- 中国語の部屋
- 強いAIと弱いAI
- 統計的機械翻訳
- フレーム問題
- ルールベース機械翻訳
- ローブナーコンテスト
第2章 人工知能をめぐる動向
2.1 探索・推論 (10件)
2.2 知識表現とエキスパートシステム (16件)
- Cycプロジェクト
- DENDRAL
- is-aの関係
- has-aの関係
- part-ofの関係
- Question-Answering
- 意味ネットワーク
- イライザ
- インタビューシステム
- ウェブマイニング
- オントロジー
- セマンティックWeb
- データマイニング
- 東ロボくん
- マイシン
- ワトソン
2.3 機械学習 (5件)
2.4 ディープラーニング (7件)
第3章 機械学習の概要
3.1 教師あり学習 (20件)
- アンサンブル学習
- カーネル
- カーネルトリック
- 回帰問題
- 決定木
- 勾配ブースティング
- サポートベクターマシン
- 線形回帰
- 自己回帰モデル
- 単回帰分析
- 重回帰分析
- 多クラス分類
- バギング
- ブースティング
- ブートストラップサンプリング
- 分類問題
- ベクトル自己回帰モデル
- マージン最大化
- ランダムフォレスト
- ロジスティック回帰
3.2 教師なし学習 (14件)
- k-means法
- t-SNE
- ウォード法
- 協調フィルタリング
- クラスタリング
- コールドスタート問題
- コンテンツベースフィルタリング
- 次元削減
- 主成分分析
- 潜在的ディリクレ配分法
- 多次元尺度構成法
- デンドログラム
- 特異値分解
- トピックモデル
3.3 強化学習 (12件)
3.4 モデルの選択・評価 (22件)
- k-分割交差検証
- 平均二乗誤差
- 二乗平均平方根誤差
- 平均絶対値誤差
- ROC曲線
- AUC
- 赤池情報量規準
- オッカムの剃刀
- 過学習
- 交差検証
- 偽陽性
- 偽陰性
- 真陽性
- 真陰性
- 混同行列
- 正解率
- 適合率
- 再現率
- F値
- 汎化性能
- ベイズ情報量規準
- ホールドアウト検証
第4章 ディープラーニングの概要
4.1 ニューラルネットワークとディープラーニング (8件)
4.2 活性化関数 (6件)
4.3 誤差関数 (5件)
4.4 正則化 (7件)
4.5 誤差逆伝播法 (4件)
4.6 最適化手法 (24件)
- AdaBound
- AdaDelta
- AdaGrad
- Adam
- AMSBound
- RMSprop
- 鞍点
- イテレーション
- エポック
- オンライン学習
- 学習率
- 確率的勾配降下法
- グリッドサーチ
- 勾配降下法
- 局所最適解
- 早期終了
- 大域最適解
- 二重降下現象
- ノーフリーランチの定理
- ハイパーパラメータ
- バッチ学習
- ミニバッチ学習
- モーメンタム
- ランダムサーチ
第5章 ディープラーニングの要素技術
5.1 全結合層 (2件)
5.2 畳み込み層 (10件)
- カーネル
- Atrous Convolution
- Depthwise Separable Convolution
- Dilated Convolution
- ストライド
- 畳み込み操作
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 特徴マップ
- パディング
- フィルタ
5.3 正規化層 (4件)
5.4 プーリング層 (4件)
5.5 スキップ結合 (1件)
5.6 回帰結合層 (12件)
5.7 Attention (10件)
- Attention
- Multi-Head Attention
- Self-Attention
- Seq2Seq
- Source-Target Attention
- Transformer
- 位置エンコーディング
- キー
- クエリ
- バリュー
5.8 オートエンコーダ (7件)
5.9 データ拡張 (12件)
- Contrast
- Brightness
- Crop
- CutMix
- Cutout
- Mixup
- noising
- paraphrasing
- RandAugument
- Random Erasing
- Random Flip
- Rotate
第6章 ディープラーニングの応用例
6.1 画像認識 (31件)
- ResNet
- AlexNet
- DeepLab
- DenseNet
- EfficientNet
- Fast R-CNN
- Faster R-CNN
- FCN
- FPN
- GoogLeNet
- Mask R-CNN
- MnasNet
- MobileNet
- NAS
- Open Pose
- PSPNet
- SegNet
- SENet
- SSD
- U-Net
- VGG
- Vision Transformer
- Wide ResNet
- YOLO
- 一般物体認識
- インスタンスセグメンテーション
- 姿勢推定
- セマンティックセグメンテーション
- 物体検出
- 物体識別
- パノプティックセグメンテーション
6.2 自然言語処理 (27件)
- 統計的機械翻訳
- Seq2Seq
- BERT
- BoW
- CBOW
- CEC
- ChatGPT
- ELMo
- fastText
- GLUE
- GPT-n
- n-gram
- PaLM
- TF-IDF
- word2vec
- 感情分析
- 機械翻訳
- 形態素解析
- 構文解析
- 質問応答
- 情報検索
- スキップグラム
- 単語埋め込み
- 分散表現
- 文書要約
- ワンホットベクトル
- 大規模言語モデル
6.3 音声処理 (17件)
- 感情分析
- A-D変換
- WaveNet
- 音韻
- 音声合成
- 音声認識
- 音素
- 隠れマルコフモデル
- 高速フーリエ変換
- スペクトル包絡
- パルス符号変調器
- フォルマント
- フォルマント周波数
- メル周波数ケプストラム係数
- メル尺度
- 話者識別
- CTC
6.4 深層強化学習 (20件)
- A3C
- Agent57
- APE-X
- DQN
- OpenAI Five
- PPO
- Rainbow
- RLHF
- sim2real
- アルファスター
- オフライン強化学習
- 残差強化学習
- 状態表現学習
- ダブルDQN
- デュエリングネットワーク
- ドメインランダマイゼーション
- ノイジーネットワーク
- 報酬成形
- マルチエージェント強化学習
- 連続値制御
6.5 データ生成 (9件)
6.6 転移学習・ファインチューニング (7件)
6.7 マルチモーダル (10件)
- CLIP
- DALL-E
- Flamingo
- Image Captioning
- Text-To-Image
- Visual Question Answering
- Unified-IO
- Zero-shot
- 基盤モデル
- マルチタスク学習
6.8 モデルの解釈性 (6件)
6.9 モデルの軽量化 (6件)
第7章 AIの社会実装に向けて
7.1 AIプロジェクトの進め方 (19件)
- AIのビジネス活用
- AIプロジェクトの進め方
- BPR
- CRISP-DM
- CRISP-ML
- Docker
- Jupyter Notebook
- MLOps
- PoC
- Python
- Web API
- アジャイル
- ウォーターフォール
- オープン・イノベーション
- クラウド
- 産学連携
- ステークホルダーのニーズ
- データサイエンティスト
- 他企業や他業種との連携
7.2 データの収集・加工・分析・学習 (4件)
第8章 AIに必要な数理・統計知識
8.1 AIに必要な数理・統計知識 (29件)
- 移動平均
- 確率分布
- 確率変数
- 確率密度
- 疑似相関
- 期待値
- 帰無仮説
- 共分散
- コサイン類似度
- 最小二乗法
- 最頻値
- 最尤法
- 条件付き確率
- 正規分布
- 相関係数
- 相互情報量
- 対立仮説
- 中央値
- 度数分布
- 二項分布
- 外れ値
- 標準偏差
- 平均
- 分散
- 偏相関係数
- ベルヌーイ分布
- ポアソン分布
- マハラノビス距離
- ユークリッド距離