【G検定】隠れ層とは？ニューラルネットワークの中間層の役割と深さの意味を解説
2026年6月11日
「ディープラーニングのディープ（深い）とは何が深いのか？」——答えはこの隠れ層です。入力層と出力層の間に挟まれ、外からは見えない場所でデータの特徴を段階的に抽出していく隠れ層は、ニューラルネットワークの表現力の源泉です。G検定では層構造の基本として必ず押さえておきたいキーワードです。
【G検定】Pythonとは？AI開発の標準言語になった理由をわかりやすく解説
2026年6月11日
AI開発の現場で「とりあえず何の言語を使う？」と聞けば、ほぼ間違いなく返ってくる答えがPythonです。なぜ数あるプログラミング言語の中でPythonがAIの標準語になったのか——G検定第7章では、AIプロジェクトを実際に動かすための開発環境の知識として登場します。
【G検定】TPUとは？Googleが開発したディープラーニング専用プロセッサを解説
2026年6月11日
CPUは汎用、GPUは画像処理からの転用——では「最初からディープラーニングのためだけに設計されたチップ」を作ったらどうなるか。その答えがGoogleのTPUです。G検定では「誰が」「何のために」開発したかが問われる頻出キーワードで、CPU・GPUとの3点セットで整理するのが定石です。この記事では「専用設計」という切り口からTPUを解説します。
【G検定】PoC（概念実証）とは？AIプロジェクトで本格開発の前に行う検証を解説
2026年6月11日
「このAI、本当に使いものになるのか？」——大金を投じて開発した後にこの疑問の答えが「ノー」だったら悲劇です。そうなる前に、小さく試して実現可能性を確かめる工程がPoC(概念実証)です。AIプロジェクトの進め方を扱うG検定第7章の中でも、特に重要度の高いキーワードです。
【G検定】GPUとは？画像処理からディープラーニングの主役になった並列計算チップ
2026年6月10日
ディープラーニングブームの立役者は、アルゴリズムだけではありません。もともとゲームや3DCGのための「画像処理チップ」だったGPUが、ニューラルネットワークの学習を何十倍も高速化したことが、ブームを支えた大きな要因です。この記事では「なぜ画像処理用のチップがAIに転用できたのか」という一点を軸に、GPUを理解していきます。