【E資格】大規模言語モデル(LLM)を徹底解説｜BERT・GPTの事前学習とRAG
2026年7月11日
Transformerを基盤とする大規模言語モデルの代表であるBERTとGPT系列を学ぶ項目です。両者の事前学習タスクの違いと、ファインチューニングからプロンプトベースの利用への流れが理解の中心になります。
【E資格】Word Embeddingを徹底解説｜Word2vec・CBOW・skip-gramの仕組み
2026年7月11日
単語を低次元の実数ベクトルで表現するWord Embedding(単語埋め込み)を学ぶ項目です。Word2vecを中心に、その学習方式であるCBOW・skip-gramと、効率化手法のネガティブサンプリングまでを扱います。
【E資格】FCN・U-Netを徹底解説｜セマンティックセグメンテーションの基礎
2026年7月11日
画像の画素ひとつひとつにクラスラベルを割り当てるセマンティックセグメンテーションの代表モデル、FCNとU-Netを学ぶ項目です。セグメンテーションの種類の区別と、解像度を復元する仕組みが理解の中心になります。
【E資格】FCOSを徹底解説｜アンカーフリー検出とFPN・センターネスの仕組み
2026年7月10日
アンカーボックスを使わずに物体検出を行うアンカーフリー検出の代表モデル、FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)を学ぶ項目です。アンカーベース手法の課題と、それをどう解決したかという対比で理解するのがポイントです。
【E資格】YOLO・SSDを徹底解説｜1ステージ検出とNMS・ハードネガティブマイニング
2026年7月10日
候補領域の抽出を行わず、1回のネットワーク処理で物体の位置とクラスを直接予測する1ステージ検出の代表モデル、YOLOとSSDを学ぶ項目です。リアルタイム性が求められる応用で重要な位置を占めます。