G検定まとめ

G検定の概要

用語集

1.人工知能とは

• 人工知能の定義
• 推論
• エージェント
• 判断
• 古典的な人工知能
• 認識
• 機械学習
• ディープラーニング
• 人工知能とは何か
• 人工知能のおおまかな分類
• AI 効果
• 人工知能とロボットの違い
• 人工知能研究の歴史
• エニアック（ ENIAC ）
• ロジック・セオリスト
• エキスパートシステム
• 第五世代コンピュータ
• 機械学習
• トイ・プロブレム
• 特徴量
• ビッグデータ
• ディープラーニング
• 知識の時代
• 機械学習と特徴表現学習の時代
• ディープブルー
• 推論・探索の時代
• ダートマス会議
• 人工知能研究のブームと冬の時代

2.人工知能をめぐる動向

• 探索・推論
• 探索木
• プランニング
• 深さ優先探索
• SHRDLU
• 幅優先探索
• STRIPS
• ヒューリスティックな知識
• AlphaGo(アルファ碁）
• ブルートフォース
• Mini-Max法
• αβ法
• ハノイの塔
• ロボットの行動計画
• モンテカルロ法
• ボードゲーム
• 知識表現
• イライザ（ ELIZA )
• イライザ効果
• インタビューシステム
• マイシン（ MYCIN ）
• DENDRAL
• is-aの関係
• part-ofの関係
• has-aの関係
• Cycプロジェクト
• データマイニング
• ウェブマイニング
• 推移律
• ワトソン
• Question-Answering
• セマンティックWeb
• 知識ベースの構築とエキスパートシステム
• 人工無脳
• 知識獲得のボトルネック(エキスパートシステムの限界)
• 意味ネットワーク
• オントロジー
• オントロジーの構築
• 東ロボくん
• 機械学習・深層学習
• レコメンデーションエンジン
• スパムフィルター
• 統計的自然言語処理
• ビッグデータ
• コーパス
• 単純パーセプトロン
• 自己符号化器（オートエンコーダ）
• 誤差逆伝播法
• 次元の呪い
• ILSVRC
• 機械学習の定義
• 特徴量
• 特徴抽出
• パターン認識
• 画像認識
• OCR
• 一般物体認識
• 人間の神経回路
• データの増加と機械学習
• ニューラルネットワーク

3.人工知能分野の問題

• ローブナーコンテスト
• 中国語の部屋
• 機械翻訳
• ルールベース機械翻訳
• 統計学的機械翻訳
• 特徴表現学習
• フレーム問題
• トイ・プロブレム
• チューリングテスト
• シンボルグラウンディング問題
• 身体性
• 強い AI と弱いAI
• シンギュラリティ
• 特徴量設計

4.機械学習の具体的手法

• 教師あり学習
• 回帰問題
• ラッソ回帰
• 分類問題
• 半教師あり学習
• 決定木
• リッジ回帰
• アンサンブル学習
• マージン最大化
• バギング
• ブートストラップサンプリング
• 勾配ブースティング
• カーネル
• 単純パーセプトロン
• カーネルトリック
• 活性化関数
• 多層パーセプトロン
• シグモイド関数
• ソフトマックス関数
• 疑似相関
• 隠れ層
• 誤差逆伝播法
• AdaBoost
• ベクトル自己回帰モデル（VARモデル）
• 剪定
• 重回帰分析
• 多クラス分類
• 線形回帰
• ロジスティック回帰
• サポートベクターマシン (SVM)
• ランダムフォレスト
• 自己回帰モデル (AR)
• 教師なし学習
• レコメンデーション
• クラスタリング
• クラスタ分析
• 特異値分解
• t-SNE
• デンドログラム（樹形図）
• コールドスタート問題
• 多次元尺度構成法
• コンテンツベースフィルタリング
• 次元削減
• 潜在的ディリクレ配分法（LDA)
• 次元圧縮
• k-means 法
• 主成分分析 (PCA)
• ウォード法
• トピックモデル
• 協調フィルタリング
• 強化学習
• 割引率
• ε-greedy方策
• UCB方策
• 状態価値関数
• マルコフ性
• Q値
• Q学習
• 行動価値関数
• REINFORCE
• 方策勾配法
• Actor-Critic
• A3C
• バンディットアルゴリズム
• マルコフ決定過程モデル
• 価値関数
• モデルの評価
• k- 分割交差検証
• ホールドアウト検証
• 混同行列
• 交差検証
• 正則化
• 未学習
• L0正則化
• 過学習
• ラッソ回帰
• L2正則化
• L1正則化
• リッジ回帰
• 汎化性能
• LIME
• オッカムの剃刀
• SHAP
• 偽陽性-偽陰性
• 平均二乗誤差
• 赤池情報量基準（AIC)
• 第一種の過誤-第二種の過誤
• 汎化誤差
• 訓練誤差
• 誤差関数
• 学習係数
• 正解率・適合率・再現率・F 値
• モデルの選択と情報量
• モデルの解釈
• ROC 曲線と AUC

5.ディープラーニングの概要

• ニューラルネットワークとディープ ラーニング
• 誤差逆伝播法
• 多層パーセプトロン
• 単純パーセプトロン
• 勾配消失問題
• 信用割当問題
• ディープラーニングのアプローチ
• 制限付きボルツマンマシン
• 事前学習
• オートエンコーダ
• 積層オートエンコーダ
• ファインチューニング
• 深層信念ネットワーク
• ディープラーニングを実現するには
• TPU
• CPU と GPU
• GPGPU
• ディープラーニングのデータ量
• 活性化関数
• Leaky ReLU関数
• ReLU関数
• tanh 関数
• ソフトマックス関数
• 学習の最適化
• 勾配降下法
• 学習率
• 勾配降下法の問題と改善（局所最適解、大域最適解、停留点）
• 交差エントロピー
• 誤差関数
• イテレーション
• 鞍点
• エポック
• モーメンタム
• プラトー
• RMSprop
• AdaGrad
• AdaDelta
• AdaBound
• ADAM
• AMSBound
• ハイパーパラメータ
• ランダムサーチ
• グリッドサーチ
• 確率的勾配降下法
• バッチ学習
• 最急降下法
• ミニバッチ学習
• データリーケージ
• オンライン学習
• 勾配降下法の問題と改善
• 更なるテクニック
• 過学習
• アンサンブル学習
• ノーフリーランチの定理
• 正規化
• 標準化
• 二重降下現象
• 白色化
• 早期終了
• ドロップアウト
• データの正規化・重みの初期化
• バッチ正規化

6.ディープラーニングの手法

• 畳み込みニューラルネットワーク
• LeNet
• 畳み込み
• サブサンプリング層
• フィルタ
• 最大値プーリング
• ネオコグニトロン
• 平均値プーリング
• グローバルアベレージプーリング
• Random Erasing
• Cutout
• CutMix
• Mixup
• MobileNet
• Neural ArchitectureSearch(NAS)
• Depthwise Separable Convolution
• NASNet
• EfficientNet
• 転移学習
• 局所結合構造
• MnasNet
• カーネル幅
• ストライド
• プーリング
• スキップ結合
• パディング
• 各種データ拡張
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本形
• 全結合層
• CNN の発展形
• 深層生成モデル
• ジェネレータ (生成器)
• ディスクリミネータ (識別器)
• Pix2Pix
• CycleGAN
• DCGAN
• 変分オートエンコーダ (VAE)
• 敵対的生成ネットワーク (GAN)
• 画像認識分野
• AlexNet
• Inceptionモジュール
• ILSVRC
• GoogLeNet
• Skip Connection
• VGG
• DenseNet
• Wide ResNet
• ResNet
• SENet
• R-CNN
• FPN
• YOLO
• 矩形領域
• SSD
• Faster R-CNN
• Fast R-CNN
• インスタンスセグメンテーション
• FCN(Fully Convolutional Netwok)
• パノプティックセグメンテーション
• セマンティックセグメンテーション
• SegNet
• U-Net
• PSPNet
• Dilation convolution
• Atrous convolution
• Open Pose
• Parts Affinity Fields
• DeepLab
• Mask R-CNN
• 物体識別タスク
• 物体検出タスク
• セグメンテーションタスク
• 姿勢推定タスク
• マルチタスク学習
• 音声処理と自然言語処理分野
• LSTM
• CEC
• Bidirectional RNN(双方向RNN)
• GRU
• RNN Encoder-Decoder
• Attention
• パルス符号変調器
• BPTT
• スペクトル包絡
• A-D変換
• 高速フーリエ変換
• フォルマント
• メル周波数ケプストラム係数
• 音韻
• フォルマント周波数
• 音素
• 隠れマルコフモデル
• 音声認識エンジン
• メル尺度
• WaveNet
• N-gram
• ワンホットベクトル
• Bag-of-Words(BoW)
• TF-IDF
• 単語埋め込み
• 分散表現
• 局所表現
• word2vec
• CBOW
• スキップグラム
• CTC
• fastText
• ELMo
• Source-Target Attention
• Seq2Seq
• Self-Attention
• Encoder-Decoder Attention
• 位置エンコーディング
• Vision Transformer
• BERT
• GLUE
• 構文解析
• 形態要素解析
• 言語モデル
• Transformer
• データの扱い方
• 自然言語処理における Pre-trained Models
• 深層強化学習の基本的な手法と発展
• 深層強化学習とゲーム AI
• 実システム制御への応用
• GPT
• GPT-2
• GPT-3
• ChatGPT
• 深層強化学習分野
• DQN
• ダブルDQN
• Rainbow
• デュエリングネットワーク
• ノイジーネットワーク
• モンテカルロ木探索
• アルファ碁
• アルファゼロ
• アルファ碁ゼロ
• OpenAI Five
• マルチエージェント強化学習
• 連続値制御
• 報酬成形
• アルファスター
• 状態表現学習
• オフライン強化学習
• sim2real
• ドメインランダマイゼーション
• 残差強化学習
• モデルの解釈性とその対応
• モデルの解釈
• Grad-CAM
• Grad-CAM
• モデルの軽量化
• 蒸留
• モデル圧縮
• 量子化
• プルーニング
• エッジ AI

7.ディープラーニングの社会実装に向けて

• AIと社会
• AIによる経営課題の解決と利益の創出
• 法の遵守
• IoT
• ビッグデータ
• RPA
• ブロックチェーン
• AI のビジネス活用と法・倫理
• AIプロジェクトの進め方
• MLOps
• CRISP-DM
• BPR
• クラウド
• Web API
• データサイエンティスト
• プライバシー・バイ・デザイン
• AI プロジェクトの進め方
• AI プロジェクト進行の全体像
• AI を運用した場合のプロセスの再設計
• AI を運営すべきかの検討
• AI システムの提供方法
• 開発計画の策定
• プロジェクト体制の構築
• データの収集
• 個人情報保護法
• オープンデータセット
• 個別の契約
• 著作権法
• 不正競争防止法
• 特許法
• 他企業や他業種との連携
• データの網羅性
• サンプリング・バイアス
• 転移学習
• 産学連携
• オープン・イノベーション
• AI・データの利用に関する契約ガイドライン
• データの収集方法および利用条件の確認
• 法令に基づくデータ利用条件
• データセットの偏りによる注意
• 学習可能なデータの収集
• 外部の役割と責任を明確にした連携
• データの加工・分析・学習
• アノテーション
• 匿名加工情報
• ELSI
• カメラ画像利活用ガイドブック
• ライブラリ
• Docker
• Python
• 説明可能AI（XAI）
• Jupyter Notebook
• FAT
• フィルター バブル
• PoC
• データの加工
• プライバシーの配慮
• 開発・学習環境の準備
• アルゴリズムの設計・調整
• アセスメントによる次フェーズ以降の実施の可否検討
• 実装・運用・評価
• 著作物
• データベースの著作物
• 営業秘密
• オープンデータに関する適用除外
• 限定提供データ
• 個人情報
• 秘密管理
• GDPR
• 十分性認定
• 敵対的な攻撃(Adversarial attacks)
• ディープフェイク
• フェイクニュー ス
• アルゴリズムバイアス
• ステークホルダーのニーズ
• 運用の改善やシステムの改修
• 本番環境での実装・運用
• 成果物を知的財産として守る
• 利用者・データ保持者の保護
• 悪用へのセキュリティ対策
• 予期しない振る舞いへの対処
• インセンティブの設計と多様な人の巻き込み
• クライシス・マネジメント
• コーポレートガバナンス
• 内部統制の更新
• シリアス・ゲーム
• 炎上対策とダイバーシティ
• 実施状況の公開
• 透明性レポート
• AIと安全保障・軍事技術
• よりどころとする原則や指針
• Partnership on AI
• 次の開発へと循環
• 体制の整備
• 社会と対話・対応のアピール
• 指針の作成と議論の継続
• 有事への対応
• プロジェクトの計画への反映

8.数理・統計

• 量的変数、質的変数
• 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度
• 母集団、標本、全数調査、無作為抽出、標本の大きさ、乱数表、国勢調査
• 実験研究、観察研究、処理群と対照群
• 棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ、積み上げ棒グラフ、レーダーチャート、バブルチャート、ローソク足
• モザイク図、散布図（相関図）、複合グラフ
• 度数分布表、度数、相対度数、累積度数、累積相対度数、階級、階級値、度数分布表からの統計量の求め方
• クロス集計表（2元の度数分布表）
• 時系列グラフ、指数（指標）、移動平均
• 平均値、中央値、最頻値
• 最小値、最大値、範囲、四分位数、四分位範囲、分散、標準偏差、偏差値、変動係数
• 共分散、相関係数
• ヒストグラム（柱状グラフ）、累積相対度数グラフ、幹葉図、箱ひげ図、はずれ値
• 相関、擬相関、因果関係
• 最小二乗法、回帰係数、予測
• 独立な試行、条件付き確率
• 二項分布、正規分布、二項分布の正規近似
• 標本平均・比率の標本分布、母平均・母比率の区間推定、母平均・母比率の仮説検定

9.その他(最新技術・時事ネタ)

• 大規模言語モデル (Large Language Models、LLM)
• ハルシネーション
• アラインメント (Alignment)
• 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)