【G検定】単純パーセプトロンとは？重み付き合計と線形分離の限界をわかりやすく解説
2026年6月12日
ニューラルネットワークの「最も基本的な形」が単純パーセプトロンです。仕組みはとてもシンプルですが、その限界を知ることがディープラーニング全体の歴史を理解する鍵になります。この記事で動作の流れと限界をしっかり押さえましょう。
【G検定】多層パーセプトロンとは？隠れ層が非線形問題を解く仕組みをわかりやすく解説
2026年6月12日
ニューラルネットワークの基本形であり、ディープラーニングの出発点でもあるのが多層パーセプトロン(MLP)です。この記事では、なぜ層を重ねると難しい問題が解けるようになるのかを、初心者の方にも順を追ってわかるように解説します。
【G検定】ウォーターフォール開発とは？AIプロジェクトに不向きな理由も解説
2026年6月11日
要件定義から運用保守まで、滝の水が上から下へ流れるように工程を一方向に進める——それがウォーターフォール開発です。計画性に優れた伝統的手法ですが、「作ってみないと分からない」AIプロジェクトでは弱点が表面化します。G検定第7章ではアジャイル開発との対比で問われる頻出キーワードです。
【G検定】出力層とは？予測結果を出すニューラルネットワーク最後の層を解説
2026年6月11日
ニューラルネットワークの旅の終着点が出力層です。入力層から受け取ったデータが隠れ層で何段階も加工され、最後に「猫である確率80%」「予測価格3,200万円」といった答えの形になる場所です。タスクによって出力の形が変わること、そして学習の出発点（誤差の計算）でもあることが、G検定で問われる核心です。
【G検定】アジャイル開発とは？AIプロジェクトと相性が良い理由をわかりやすく解説
2026年6月11日
「作ってみないと精度が分からない」AI開発では、最初に完璧な計画を立てること自体が困難です。だからこそ、短いサイクルで試作と改善を繰り返すアジャイル開発が力を発揮します。G検定第7章では、ウォーターフォール開発との対比でAIプロジェクトに適した進め方として問われる重要キーワードです。