【初学者向け】G検定はじめの一歩！AI・機械学習・ディープラーニングの概要を講義形式でザックリ学ぼう！

本コースはG検定の講義コースです！

2024年11月試験から適用となった最新シラバスに対応した講義形式のコースで、AI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの概要をザックリ学びたい方にオススメのコースです。

ゼロからでも分かりやすい解説を心がけておりますので、初学者の方も安心して学べます！

「AIを学んでみたいけど、どこから学べばいいのか分からない…」

「一般の書籍や他の動画では断片的な知識になってしまう…」

そんなお悩みをお持ちの方にぜひオススメです！G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施しており、日本のAI関連検定試験の中でも評価が高く受検者が多い試験です。そのシラバスを活用していますので、信頼性・安心感にも繋がるかと思います。

これからのAI/DX時代に必須のAIリテラシを楽しく身につけましょう！

なお、AI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの詳細な要素技術や応用例、法務・倫理分野には触れておらず、敢えて概要レベルにとどめております。

G検定全体を詳しく勉強されたい方は、市販の書籍や問題集などの併用をオススメいたします！

【対象者と特徴】

• 本コースの対象者

  • あまり時間をかけずにAI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの概要をザックリ学びたい方

  • G検定に興味があり講義コースを探している方

  • AI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの大枠を把握してリテラシとして身に着けておきたい方

• 2024年11月実施の「G検定2024 #6」より改訂された新シラバスの一部に対応した構成にしています

• いま新シラバスのどこを勉強しているかが分かりやすく、全体像をつかみやすいよう工夫しています

• 画面を見られなくても安心！まずは耳から学習でもOK！

• 分かりやすく、親しみやすいレクチャーを心がけています

【コースの内容】（※＜＞内はシラバスの内容です）

• セクション1：ガイダンス

  • G検定とは

  • 本コースの対象者

  • 本コースの学習目標

  • 本コースの構成

  • 講師紹介

• セクション2：人工知能とは

  • 人工知能の定義　＜1.人工知能の定義＞

  • 人工知能分野で議論される問題　＜2.人工知能分野で議論される問題＞

• セクション3：人工知能をめぐる動向

  • 探索・推論　＜3.探索・推論＞

  • 知識表現とエキスパートシステム　＜4.知識表現とエキスパートシステム＞

  • 機械学習　＜5.機械学習＞

  • ディープラーニング　＜6.ディープラーニング＞

• セクション4：機械学習の概要

  • 教師あり学習　＜7.教師あり学習＞

  • 教師なし学習　＜8.教師なし学習＞

  • 強化学習　＜9.強化学習＞

  • モデルの選択・評価　＜10.モデルの選択・評価＞

• セクション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　＜11.ニューラルネットワークとディープラーニング＞

  • 活性化関数　＜12.活性化関数＞

  • 誤差関数　＜13.誤差関数＞

  • 正則化　＜14.正則化＞

  • 誤差逆伝播法　＜15.誤差逆伝播法＞

  • 最適化手法　＜16.最適化手法＞

• セクション6：全体のまとめ

  • 学習したことのまとめ

  • この先のシラバスについて

※シラバスのうち、「ディープラーニングの要素技術」（17.全結合層～25.データ拡張）、「ディープラーニングの応用例」（26.画像認識～34.モデルの軽量化）、「AIの社会実装に向けて」（35AIプロジェクトの進め方～36.データの収集・加工・分析・学習）、「AIに必要な数理・統計知識」（37AIに必要な数理・統計知識）および法律・倫理分野（1.個人情報保護法～18AIガバナンス）は本コースの対象外となります。