【G検定】FCNとは？全結合層を使わずピクセル単位で分類するセグメンテーションの原点を解説
2026年7月8日
画像を「猫の写真」と1枚単位で分類するのではなく、「このピクセルは猫、このピクセルは背景」と1画素ずつ塗り分ける——それがセマンティックセグメンテーションです。FCN(Fully Convolutional Network)は、このタスクをディープラーニングで実現した先駆け的モデルです。「全結合層を排して全部を畳み込み層にする」という一点を理解すれば、名前の意味も特徴もすべてつながります。
【E資格】LSTMとGRUのゲート機構｜忘却・入力・出力ゲートとメモリーセルを解説
2026年7月8日
単純なRNNが抱える勾配消失問題を、情報の流れを制御する「ゲート」で解決するLSTMとGRUを学ぶ項目です。各ゲートの役割とメモリーセルの働き、LSTMとGRUの構造の違いを整理します。
【G検定】スキルの喪失とは？AI導入で技能が陳腐化するリスクと対策をわかりやすく解説
2026年7月8日
AIが定型的な仕事を肩代わりしてくれるのは便利なことですが、その裏で「これまで磨いてきた技能の価値が下がってしまう」という問題が生じます。これが労働政策における「スキルの喪失」です。G検定では、リスクの内容と対策(再教育・スキルアップ支援)をセットで押さえるのがポイントです。
【G検定】Faster R-CNNとは？RPNで候補領域まで学習する物体検出モデルを解説
2026年7月7日
「画像のどこに・何が写っているか」を当てる物体検出の分野で、長らく標準とされてきたモデルがFaster R-CNNです。R-CNN→Fast R-CNN→Faster R-CNNという進化の系譜と、「候補領域の提案までニューラルネットワークで行う」というRPNの発想を押さえれば、試験の選択肢問題で迷わなくなります。
【E資格】リカレントニューラルネットワーク(RNN)｜順伝播・BPTT・双方向RNNを解説
2026年7月7日
系列データを扱うための基本アーキテクチャであるRNNを学ぶ項目です。隠れ状態を再帰的に更新する順伝播、時間方向に展開して勾配を流すBPTT、系列の前後両方向の文脈を使う双方向RNNを理解します。