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するディープランニングに関する試験です。
本記事では、 G検定の受験対策講座12社 をまとめて紹介しています。
その中でも編集部オススメは以下の3社です。すべてオンライン講座(eラーニング)なので忙しい方でも受講できます。
G検定は対策をすれば合格が難しい資格ではありません。是非一発合格を目指してください。
G検定受験対策講座:編集部オススメ3選
G検定に合格する方法としては、市販の参考書を購入して独学で学ぶことも一つの方法です。
しかし、出題範囲が広く、問題数も220問と非常に多いため、独学だと一筋縄ではいきません。また、独学だと試験に合格することのみを目的としてしまい、表面的な知識の習得となってしまう恐れがあります。
そのため、 短時間で確実に合格し、ただ資格を習得するのみでなくその知識をより実践に活かせるようにするに、G検定受験対策の講座を利用 することをおすすめします。その道のプロフェッショナルから学べるため、合格率も高まるでしょう。
まずは編集部おすすめの講座「アガルートアカデミー」「資格スクエア」「ヒューマンアカデミー」の3講座を紹介します。
G検定対策講座の一目でわかる比較表
3社のG検定対策講座を表にまとめました。
講座名をクリックすると公式サイトへ飛べます。
運営 | 講座名 | 税込受講料 | 受講形態 | 内容 |
アガルート | G検定対策講座 | 65,780円 | 動画講義 テキスト |
G検定対策 |
資格スクエア | G検定対策講座 | 66,000円 | 動画講義 テキスト |
G検定対策 |
ヒューマンアカデミー | IT総合コースAI基礎専攻 | 761,420円 | 動画講義 テキスト |
AI全般 |
アガルートアカデミーと資格スクエアは、G検定に特化した対策講座を提供しています。
ヒューマンアカデミーはAI全般を学ぶコースのカリキュラムのひとつにG検定対策講座があります。G検定だけでなく、AIを仕事にしている人、AIを仕事にしたい人にオススメです。
アガルートアカデミー:G検定対策講座
アガルートアカデミー:G検定対策講座は、株式会社アガルートが提供するG検定対策の講座です。
株式会社アガルートは、主にオンライン予備校「アガルートアカデミー」の運営を行っています。試験を合格するために考えつくされた講座体系や、試験の出題傾向に即したフルカラーテキスト、倍速機能・音声ダウンロード等の受講環境が受験生の支持を集めています。
アガルートアカデミーのG検定対策講座を説明します。
特徴
アガルートアカデミーのG検定対策講座の特徴は3つあります。
- パート別に選んで受講ができる
- 17時間の動画講義でインプット
- 200問の練習問題と模擬試験でアウトプット
市販の参考書だと、基礎知識があることが前提で書かれているため、難しい専門用語が羅列し、初心者では理解しがたい内容です。
しかし、アガルートアカデミーのG検定対策講座では、初歩的な事項から入り、一歩一歩丁寧に知識を伝える内容です。
そのため、初学者でも安心して学ぶことができます。
また、質問制度を通じて疑問点をいつでも専門講師に質問することができます。これにより、疑問点はすぐに解決でき、スムーズに学習を進めることができます。
このことから、初学者の方はもちろん、ある程度学習はしたけど苦手分野があり、その点を徹底的に学習したい方にもおすすめな講座です。
費用・学習期間・総講座時間
アガルートアカデミーのG検定対策講座には2種類のコースがあります。
1つめは、動画講義とテキストのみで受講する「G検定対策講座」です。2つめは、動画講義とテキストに加えて、専門講師に質問ができる「G検定対策講座質問対応付き」です。
テキストや講義内容はどちらも同じ です。G検定対策講座 | G検定対策講座 質問対応付き |
|
通信講義 | 〇 | 〇 |
講義資料・テキスト | 〇 | 〇 |
演習問題・解答 | 〇 | 〇 |
模擬試験 | 〇 | 〇 |
質問対応 Slackで3ヶ月 |
– | 〇 |
税込価格 |
講義とテキストで充分な方 65,780円 |
ヤン講師による質問対応付き 108,680円 |
費用は、動画講義とテキストのみで65,780円(税込)、質問対応付きで108,680円(税込)です。
学習期間は、申込み日から180日間です。
総講座時間は、いずれのコースも全17時間(インプット講義:約16時間+模擬試験解説:約1時間)です。
また、アガルートアカデミーのG検定対策講座は、 各パートごとに指定して受講する 形もあります。すでにG検定の勉強を始めていて、苦手な分野が明確にわかっている場合は特定パートのみを受講するのもよいでしょう。パートの内容は後述します。
\G検定に一発合格しよう!/
学習形態
アガルートアカデミーのG検定対策講座の学習形態は、動画による講義とテキストです。
また、質問対応付きコースを受講すると、 講師より3か月間Slackでサポートを受ける ことができます。わからない点をわかるようにするのが学習なので、受講費用が許容できれば質問対応付きコースがよいでしょう。
講座内容・カリキュラム
アガルートアカデミーのG検定対策講座の講座内容は、G検定の出題範囲を全て網羅しており、全部で5つのパートに分かれています。
先程述べたように、 好きなパートだけ受講することも可能 です。
- パート1 人工知能(AI)の定義、技術の動向
- パート2 機械学習の基礎概念、代表的な手法、精度評価
- パート3 ディープラーニングの重要概念と技術
- パート4 ディープラーニングの研究分野とその発展可能性
- パート5 ディープラーニングの応用に伴う社会的課題
演習として以下の3点もあります。
・練習問題 全200問(各パート40問) + 解説
・模擬試験 50問 + 解説
・チートシート(知識を整理し暗記を助ける)
講座ガイダンスの動画が公開されています。
ガイダンス以外にも公式サイトでサンプル講義の動画が2本閲覧可能です。
\必要な部分だけ選んで受講できる!/
講師情報
アガルートアカデミーのG検定対策講座の講師は以下の2人です。
ヤン ジャクリン氏
パート1~パート4の講義の担当です。
株式会社GRIにて、データ分析官を現役で行いつつ、公開講座および法人研修を多数開設している、この道のスペシャリストです。
1987年:北京生まれ、米国東海岸出身(米国籍)、小学高学年より茨城県育ち
2010年:東京大学 理学部卒業
2015年:東京大学大学院 理学系研究科物理学専攻 修了(理学博士
2015年:高エネルギー加速器研究機構素粒子原子核研究所(博士研究員)
2017年:株式会社GRI(現職) 講師 兼 分析官
2019年:Tableau Desktop Certified Associate 資格取得
英検1級
TOEFL IBT試験満点
林 裕太氏
G検定対策講座においては、社会的課題を扱うパート5の担当です。
2007年に行政書士試験に合格し,大手資格予備校で長年行政書士試験の受験指導を担当されています。
アガルートアカデミーでは,行政書士試験だけでなく,公務員試験(法律系科目,社会科学等),宅地建物取引士試験,司法試験(一般教養科目対策),ビジネス実務法務検定®試験の指導も担当されています。
アガルートアカデミーのG検定対策講座の評判・口コミ
アガルートアカデミーのG検定対策講座の評判・口コミです。
評判・口コミ①:わかりやすい教材と授業!
講師自らが書き下ろした教材を使って指導されているためか非常にわかり易かったです。
そしてアガルートならではだなと感じたのは「法律分野」の講義です。G検定では機械学習に関連する法律分野の問題が出題されますが、情報系の知識はあっても法律知識のない私にはとてもありがたかったですし、林講師の授業は非常に分かりやすかったです。
私の受験した2020年第3回試験では、法律分野の問題が多く出題されたため、アガルートの講座を受けていた私は心の中でガッツポーズしていました(笑)
2020年#3 G検定合格者 近藤様
評判・口コミ➁:理解しやすいテキストと動画!
資料がよくまとまっているため、動画を見ずに資料をざっと読むだけでも、全体像が十分理解できる点がよかったです。
世の中の一般的な講座の中には、資料に文字がほとんどなく、動画で説明を聞かないと資料だけでは理解できないケースがありますが、本講座はそうではありませんでした。
動画で説明されていることは資料に書いてあり、資料だけでも理解できる。そして、動画を見て説明を受けることで、その理解を深めることができる。
そのような、いろいろなタイプの受講者が自分なりのスタイルで活用できる教材だと思いました。
2020年#3 G検定合格者 北里様
上記はほんの一部です。アガルートアカデミーの公式サイトですべての合格者の声が公開されています。
申し込みから受講開始までの流れ
アガルートアカデミーのG検定対策講座の申し込みから受講開始までの流れは、以下の通りです。
- WEBサイトより無料会員登録
- WEBサイトより、ご希望の講座をカートに入れ受講申し込み
- 決済完了後、すぐに動画視聴可能
\合格者多数!/
運営者情報
社名 |
株式会社アガルート
AGAROOT Co., Ltd. |
法人番号 | 9011201017162 |
設立日 | 2013年12月 |
代表者 | 岩崎北斗 |
事業内容 | |
事業所一覧 |
|
グループ会社 | |
関連事業所 |
資格スクエア:G検定対策講座
資格スクエアのG検定対策講座は、株式会社資格スクエアが提供するG検定対策のオンライン学習サービスです。
資格スクエアは、価格を抑えつつ、質の高い通信講座を提供しています。
合格に不必要な「大きな校舎」「広告宣伝費」などは大胆にカットし、 合格に必要な「テキスト」「問題演習」「講義」「サポート体制」に費用の大部分を投資 しています。
資格スクエアのG検定対策講座の内容を紹介します。
特徴
資格スクエアのG検定対策講座には3つの特徴があります。
- 日本ディープラーニング協会(JDLA)の有職者会員である浅川伸一氏が講師を務める!
- JDLA監修公式テキストをベースにした初学者向けの内容!
- 資格スクエア渾身のオンライン講座で、いつでも・どこでも・何度でも学習することが可能!
資格スクエアのG検定対策講座の特徴は、G検定合格のための教育体制にあります。
G検定を開催しているJDLAの有識者会員である浅川伸一氏が講師を務めていたり、JDLA慣習の公式テキストをベースにした講座カリキュラムが組まれているほか、 G検定合格に直結した学習 をすることができるのです。
また、資格スクエアのG検定対策講座はスマホやPCからも受講可能なオンライン講座です。「いつでも・どこでも・何度でも」学習することができ、忙しい社会人の方でも、通勤時間などのスキマ時間に講義動画を視聴できます。
お試しで無料講義も受講することができます。まずは無料講義を受けてみて、自分に合っているかどうかを確認してみるのと良いでしょう。
費用・学習期間・総講座時間
資格スクエアのG検定対策講座は1種類で、 費用は66,000円(税込) です。
学習期間は決済日から12か月間、総講座時間は現状公表されていません。
\JDLA有識者会員が講師!/
無料体験講義を申し込んで10%オフ
今なら公式サイトから無料体験講義を受講でき、受講者には 本講座を10%オフで受講できるクーポン が提供されます。
\このチャンスを見逃してはいけない!/
学習形態
資格スクエアのG検定対策講座の学習形態は、動画による講義とテキストです。
講座内容・カリキュラム
資格スクエアのG検定対策講座の講座内容は、全部で8つあります。
- G検定の解説と本講座のガイダンス
- ⼈⼯知能(AI)とは
- ⼈⼯知能をめぐる動向
- ⼈⼯知能分野の問題
- 機械学習の具体的⼿法
- ディープラーニングの概要
- ディープラーニングの研究分野
- ディープラーニングの応用に向けて
初学者の方でも学びやすい‟基礎”からのカリキュラムです。
サンプル講義動画が公開されています。
講師情報
資格スクエアのG検定対策講座の講師の紹介です。
浅川伸一氏
G検定を開催している一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)の有識者会員です。
博士(文学)早稲田大学卒で、現在は東京女子大学情報処理センター勤務。専攻は計算論的神経科学で並列計算、神経心理学など様々な場所で活躍されています。
資格スクエアのG検定講座の評判・口コミ
資格スクエアのG検定対策講座をツイッターで探しました。
評判・口コミ①:合格!
AI検定のG検定、昨日通知きて合格してました!かなり浅く広く勉強できるのでオススメの試験すね。
#G検定
#資格スクエア
評判・口コミ➁:受講してよかった!
G検定、前回よりも若干難しくなったような気がする。
かなり勉強したので手を付けていない問題はあまりなかったが、結果はどうだろう。合格基準がわからない!
資格スクエアの「G検定対策講座」は受講してよかった。
申し込みから受講開始までの流れ
資格スクエアのG検定対策講座の申し込みから受講開始までの流れです。すべてWEBサイト上で完結できます。
- 講座の選択
- 支払方法の選択
- 内容確認・情報入力
- 完了
\行動しないと始まらない!/
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻
ヒューマンアカデミーのIT総合コースAI基礎専攻は、ヒューマンアカデミー株式会社が提供しています。 未経験から市場価値の高いIT人材を創出することを目的とした講座 です。
ヒューマンアカデミー株式会社は、東証JASDAQに上場しているヒューマンホールディングス株式会社のグループ会社のため、大手ならではの安心感もあります。
順番に解説します。
特徴
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻の特徴は3つです。
- 教育事業の大手ヒューマンホールディングスのグループ会社が運営
- G検定試験のみならず、AIを使った企画+プログラミング・アプリ開発の技術が身に付く
- 就職、転職希望者には専任キャリアアドバイザーが徹底的にバックアップ
IT総合コースAI基礎専攻の特徴は、G検定の取得のみならず、実際にIT業界で活躍できるためのカリキュラムが組まれているという点です。コースのカリキュラムにG検定対策講座も含まれていますが、 G検定は通過点という方におすすめ です。
AIを使った企画や、プログラミング・アプリ開発の技術をみっちりと学ぶことができます。未経験からでも市場価値の高いIT人材を目指すことができるのです。
また、こちらの講座の注目点は、技術や知識の習得に留まらず、 専任のキャリアアドバイザーから受講後の就職のサポートも受けることができる ことです。「せっかくIT人材としての知識や技術を身に着けたのに、それを活かした仕事ができない。」という事態に陥る心配を最小限にすることができます。
費用は他のG検定対策講座と比べて高いですが、「本気でIT業界で活躍できる人材になりたい。」という人には非常におすすめな講座です。
費用・学習期間・総講座時間
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻の費用は、入学金33,000円(税込)、受講料 761,420円(税込)です。
受講期間は12ヶ月、総講義時間は公開されておりません。
無料説明会とデジタルパンフレット
ヒューマンアカデミーの公式サイトから無料説明会の申し込みとデジタルパンフレットのダウンロードが可能です。
無料説明会は日時や会場を選べます。オンラインでも可能です。
\まずは情報収集!/
学習形態
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻の学習形態は、動画による講義とテキストによる学習です。
そのため、忙しい社会人の方でも通勤時間等のスキマ時間に気軽に学習することができます。
講座内容・カリキュラム
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻の講座内容は、 大きく分けて2つ あります。
AI・デジタルテクノロジー
まず1つが、AIを使った企画を学ぶ「AI・デジタルテクノロジー」です。こちらでは、AIプロダクトやサービスを構成する①センサー②AI③ハードウェアといった3つの基礎要素を、リアルな開発体験を通して学ぶことができます。
現在世の中にあるAIプロダクトは、①センサー ②AI ③ハードウェア の3つの基本要素でできています。
この講座で使用するオリジナル教材も、カメラ・コンピュータ・ロボット本体、つまり、センサー・AI・ハードウェアで構成されていて、これらの基本要素の仕組みや構築方法を学ぶことで、実際のAIプロダクト開発やAIサービス企画の方法が理解できるようになります。
言語・アプリ開発
もう1つが、プログラミングを学ぶ「言語・アプリ開発」です。プログラミングの実践スキルと、いま世界で最も人気のあるプログラミング言語である「Python」を用いた機械学習アプリ開発を学ぶことができます。
Pythonは、AI開発やビッグデータ解析の分野でよく使用されるプログラミング言語です。コードがシンプルで読みやすく、ライブラリが多いことから、年々人気が高まり、今後も需要・求人数ともにさらに大きくなると予想されています。
これらの実践的なITスキルに加え、G検定取得のための講座も受講することが可能です。
\講座資料をダウンロードできる!/
講師情報
ヒューマンアカデミーのIT総合コースAI基礎専攻の講師を紹介します。
古田 貴之氏
ロボットクリエイターで、千葉工業大学 未来ロボット技術研究センター(fuRo)所長や学校法人千葉工業大学の常任理事を務められています。
AIを使った企画を学ぶ、「AI・デジタルテクノロジー」の講座の担当です。
三尾 由佳里氏
元日本総合研究所エンジニアで、プログラミングスクール主宰を務められています。
エンジニア歴は15年で、プログラミングの実践スキルとPythonを用いた機械学習、アプリ開発の講座の担当です。
ヒューマンアカデミーのIT総合コースAI基礎専攻の評判・口コミ
ヒューマンアカデミーのIT総合コースAI基礎専攻の評判・口コミです。
評判・口コミ①:就職サポートを利用した!
未経験からITエンジニアに就職
受講中、勉強でつまずいたところがあれば、校舎で直接講師に質問できるところがよかったと思います。
就職課の方には、求人紹介や面接対策などのサポートをしていただきました。時期的にもなかなか仕事が見つからない中、定期的に連絡をもらい常に新しい情報を提供いただけたのがありがたかったです。
高橋 智也さん
評判・口コミ➁:仕事も受講も転職活動も!
ウェブエンジニアへ転身
仕事や受講しながらの転職活動は体力的にも精神的にも疲れて大変でしたが、就職課のスタッフのおかげで頑張ることができました。
そして、今の会社にも巡り会えたので本当に感謝しています。
木付 裕子さん
ヒューマンアカデミーの公式サイトですべての修了生の声を見られます。
申し込みから受講開始までの流れ
ヒューマンアカデミー:IT総合コースAI基礎専攻の申し込みから受講開始までの流れとしては、まずはオンラインもしくは電話での説明会に参加するところから始まります。
そこで、疑問点などを解消したのち、申込みに進むか否かを決めることができます。
\まずは資料をダウンロード!/
その他のG検定受験対策講座
ここまで、おすすめの講座を3つ紹介しましたが、まだまだG検定対策の講座はたくさんあります。
以下で解説していきます。
AIジョブカレ:JDLA G検定直前対策講座
AIジョブカレ:JDLA G検定直前対策講座は、日本ディープラーニング協会の正会員でもあるエッジテクノロジー株式会社が提供しているG検定対策の講座です。
同社はAIに特化した事業を展開しており、その知見を活かし、「人工知能を本気で仕事にする」ことを目標とした質の高い講座がウリとなっております。
AIジョブカレ:JDLA G検定直前対策講座の内容を説明します。
特徴
AIジョブカレ:JDLA G検定直前対策講座の特徴は3つあります。
- 低価格で短期集中で学べる!
- 過去の出題テーマ・傾向を分析したオリジナル予想問題集
- 講師は指導経験も豊富な現役AIエンジニア
AIジョブカレのJDLA G検定直前対策講座の最大の特徴は、低価格で手軽に始められるという点です。
通常のG検定対策の講座の相場は6万円程度ですが、当講座は11,000円と、相場よりもとても安い価格で受講できます。
価格が安くても、講座の内容は充実しています。具体的には、過去の出題テーマに沿ったオリジナルの問題集や、指導経験も豊富な現役AIエンジニアによる合計325分にも及ぶ問題集解説の動画講義です。
点数に直結した効率的な学習をしたい方、他の講座を受講しているが、最終の追い込みをしたい方におすすめの講座です。
費用・学習期間・総講座時間
AIジョブカレのG検定直前対策講座の費用は、11,000円(税込)です。受講期間は、お申込み手続き完了後から次回試験日までです。
総講座時間(問題集解説動画)は325分です。
学習形態
200問のオリジナルの問題集とその解説動画による学習です。
実際に問題を解き、わからない部分を動画より学習するといった、点数に直結した効率的な学習をすることができます。
講座内容・カリキュラム
AIジョブカレ:JDLA:G検定直前対策講座の講義内容・カリキュラムは以下の通りです。
オリジナル予想問題集(全200問)+解説動画(325分)
講師情報
担当講師を紹介します。
谷一博之氏
新卒より富士通ゼネラルで組み込みエンジニアとして従事、その後転職し、人工知能の実務へ、ドライバ予測やスマートハウス、音声感情認識など多くの案件に携わる等、経験豊富です。
現在は株式会社WONDERCREATE代表を務める傍らエッジテクノロジー株式会社の講師を務められています。
申し込みから受講開始までの流れ
AIジョブカレ:JDLA:G検定直前対策講座の申し込みから受付までの流れは、全てWEB上で完結致します。
WEBサイトより必要事項を入力して申し込み後、すぐに動画を視聴することが可能となります。
SkillUP AI:AIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)
SkillUP AIのAIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)は、スキルアップAI株式会社が運営しています。初学者でもゼロから学べる「G検定」は、合格レベルの知識習得を想定した講座です。
前提知識が不要で、動画講義やわかりやすい資料でG検定合格へ向けての知識をしっかりと身に着けることが可能です。
特徴
SkillUP AIのAIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)には3つの特徴があります。
- 前提知識は不要で学べる!
- AIのビジネス適用の勘所を理解!
- G検定合格に必要な知識を凝縮!
SkillUP AIのAIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)の特徴は、前提知識が不要です。AIについての深い知見をゼロから身に着けつつ、確実に検定試験に合格できるカリキュラムです。
カリキュラム内には、AIに関連する技術の理解に必要な“数学”が含まれています。しかし、前提知識がなくても理解できるように解説されているため安心です。また、AIの最先端技術の原理や成り立ちなどの“背景知識”や、“AIビジネスへの活用の考え方”も学ぶことができるため、より深く実践的な知識を身に着けることができます。
もちろん、G検定試験の合格に向けての対策もしっかりとされています。深く実践的な知識を身に着けつつ、G検定合格という“結果”も求めたい方にはおすすめです。
費用・学習期間・総講座時間
SkillUP AI:AIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)には受講方法が「ライブ形式」と「オンライン形式」に2パターンあります。
ライブ形式
講師の授業をライブ形式で受講します。
- 受講費用132,000円(税込)
- 総講座時間16時間(1回4時間×4日程)
オンライン形式
動画形式で講義動画を視聴できます。eラーニングです。
- 受講費用110,000円(税込)
- 総講座時間11時間
学習形態
SkillUP AI:AIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)の学習形態は、動画による講義と講義資料(PDF)、ワーク資料(PDF)、オリジナルキーワード集、オリジナルキーワード集説明動画による学習です。
そのため、忙しい社会人でも効率的な学習をすることができます。具体的には、通勤時間などのスキマ時間を使って動画と資料をインプットし、帰宅後にワーク資料でアウトプットするなどがおすすめです。
講座内容・カリキュラム
AIをめぐる歴史からビジネスでの活用に至るまで、幅広い内容を学習できます。
全部で8章あり、内容は以下の通りです。
- AI をめぐる歴史と動向
- 基礎数学
- 機械学習
- ディープラーニング基礎
- ディープラーニング応用
- 産業応用
- 社会の動向
- AI活用の勘所
講師情報
SkillUP AIのAIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)の講師紹介です。
藤川 和樹氏
神戸大学大学院システム情報学研究科修了。在学中は、自然言語処理・機械学習を専門とし、深層学習を活用した文書の特徴抽出・経済指標予測への応用に関する研究に従事。
現在は新卒で入社した株式会社ディー・エヌ・エーにて、画像認識技術による商品レコメンドやチャットボット開発など、AI技術の事業活用に関する業務に従事されています。
申し込みから受講開始までの流れ
SkillUP AI:AIジェネラリスト基礎講座(G検定対応)の申し込みは、WEB上の専用フォームに必要事項を入力することで完了します。受講開始は、入金確認から3営業日以内です。
Study AI:G検定対策講座
Study AI:G検定対策講座は、Study-AI株式会社が提供するG検定の対策講座です。
Study-AI株式会社は、2017年4月設立と歴史はまだ新しい会社ですが、これまでに25,000名以上の受講実績があるなど、多くの人から選ばれています。
特徴
Study AIのG検定対策講座の特徴は3つです。
- 挫折しやすい技術3章を集中解説し、G検定取得のための効率的な学習をすることができる
- 海外のAI活用事例の月次配信を受け取れ、最新情報を得られることができる
- G検定模擬演習ツール(720題)を利用できるなど、充実したアウトプットを行える
Study AIのG検定対策講座の特徴は、「G検定合格のための障壁」を徹底して取り除くカリキュラムが挙げられます。
特に、初学者にとって、G検定の学習の際に大きな壁となって現れるのは、G検定の試験範囲の4~6章の技術の部分と言われています。
本講座では、その部分に注力した講義動画を6時間にわたって収録しており、合格へと導きます。
また、AIを活用した事例を[海外AIトレンド48]として6カ月間配信し、時事問題が問われるシラバス7章~8章の対策も取ることができます。
極めつけは、G検定模擬演習ツール(720題)により徹底したアウトプットを行うことができ、得点力の向上も見込めます。
価格も、29,000円(税込み)と相場より低く設定されているため、費用負担を抑えつつ効率的に学習をしたい方におすすめの講座です。
費用・学習期間・総講座時間
Study AIのG検定対策講座の受講費用は29,000円(税込)と安価です。総講座時間は12時間で、24時間の学習でG検定試験の合格ができるよう設計されています。
学習形態
eラーニング(オンデマンド)による動画講義です。
講座内容・カリキュラム
StudyAIのG検定対策講座の講座内容は、大きく分けて3つで構成されています。
- G検定シラバス3章~4章の対策を中心とした12時間の動画講義
- 【海外AIトレンド48】としてAIを活用した事例を6カ月間配信
- 720問の演習問題を収録したG検定模擬演習ツール
監修者情報
StudyAIのG検定対策講座の監修者を紹介します。
塚本 幸一郎氏
SAS Institute アライアンス戦略部 マネージャー、米フェア・アイザック 日本支社 パートナー、株式会社シグマクシス プリンシパル、ブティックファーム CAO(最高解析責任者)& マネージング・ディレクター、ビジネスコンサルティングファーム パートナー ビジネス&デジタル戦略統括、その他複数のコンサルティングファーム、株式会社電通デジタル 研究主席を経て現在に至るなど、華々しい経歴をお持ちです。
数多くの業種へBPR、OPEX、ディープラーニング、外食産業向けIoTを利用した調達業務プロセス改革、マーチャンダイジング、CRM最適化など上流工程からデリバリーまで一気通貫で顧客課題・要件に携ったご経験があり、その他、統計学・線形計画法・シックスシグマ・金融工学に裏付けされたマーケティングモデル導入に関する多くの方法論を有する等、数々の実績を残されています。
申し込みから受講開始までの流れ
WEBサイトの申込みフォームより行います。申し込み後3営業日以内に、受講の案内が届き、受講開始となります。
AI研究所:G検定対策ディープラーニング講座
AI研究所のG検定対策ディープラーニング講座は、株式会社VOSTが提供するG検定の対策講座です。
株式会社VOSTは、AI開発の研究や、AIを用いた教育プログラムの提供を行っており、その事業を通じて得た知見を活かして、質の高い講座を提供しています。
特徴
AI研究所のG検定ディープランニング講座には3つの特徴があります。
- 少数制の対面講義・ウェビナーや自分のペースで受講可能なeラーニング等、自身に合わせた受講方法を選ぶことができる!
- G検定の出題範囲を徹底攻略!
- 割引キャンペーンが実施されることがある!
AI研究所のG検定対策ディープラーニング講座は、受講方法を対面講義・ウェビナー・eラーニングから選ぶことができます。
対面講義やウェビナーの場合、1日の講義でG検定取得に必要な知識を一気に学ぶことができたり、講義中に質問ができたり等、短期で集中して学ぶことが可能となります。eラーニングの場合は、いつでも講義の動画を視聴することができるため、自分のペースに合わせて学習を進めることが可能となります。
また、講義の内容は、G検定に合格するポイントがわかりやすく解説されており、効率的な学習が可能です。専門用語も噛み砕いて説明するため理解しやすく、初学者の方も安心して学ぶことができます。
さらに、AI研究所では新規受講者向けのキャンペーンが行われていることがあります。
例えば、2021年4月現在では、検定合格後にE資格対策講座を受講することで、G検定試験の受験料を全額キャッシュバックしてくれるキャンペーンが実施中です。受講料も1万円引きです。
AI研究所のG検定解説動画はこちらです。
費用・学習期間・総講座時間
AI研究所のG検定対策ディープラーニング講座の費用は、対面講義およびウェビナーが41,800円(税込)、eラーニングが33,000円(税込)です。
学習期間は、対面講義およびウェビナーのコースが1日(10:00~17:30)、eラーニングコースは120日間講義動画を視聴可能です。
学習形態
講義とテキストで学習します。
講義は、対面講義かウェビナー、eラーニングによる録画講義を選べます。対面の場合の会場は東京都千代田区内神田3-24-3 VORT内神田ビル6Fです。
講座内容・カリキュラム
AI研究所のG検定対策ディープラーニング講座の講座内容の一覧です。
- AIの歴史
- 人間の知能をコンピュータ上で再現するには
- AIに関する様々な定理
- メールスパム判定の仕組み
- 教師あり学習アルゴリズム(ロジスティック回帰、SVM、最近傍法、k近傍法、ランダムフォレスト、率的勾配降下法等)
- 教師なし学習アルゴリズム(主成分分析(PCA)、k平均クラスタリング等)
- ニューラルネットワークとパーセプトロンについて
- 性能指標(精度、適合率、再現率、F値、ROCカーブ、AUCスコア)
- ディープラーニング理論と活用方法
- AIを作るために必要なデータについて
- ニューラルネットワークの仕組みと設定項目について
- ディープラーニングが進まない原因と対策
- 効率的なハイパーパラメータの調整
- 最適化アルゴリズム
- 過剰適合、過少適合、早期終了
- 検証集合(ホールドアウト法、k-分割交差検証法等)
- ハイパーパラメーター調整(グリッドサーチ、ランダムサーチ等)
- L1正則化・L2正則化
- ドロップアウト
- データ集合の拡張
- スパース表現
- 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識(ディープラーニング)
- 画像分類・物体検出・画像セグメンテーションのアーキテクチャ
- 回帰結合型のニューラルネットワークとLSTM
- 自然言語処理の仕組みと手法
- 強化学習の仕組みとDQN
- ディープラーニングの応用
- 計算処理の高速化
G検定取得に必要な内容を一通り網羅した内容です。AI(人工知能)基礎知識、ディープラーニング(深層学習)の仕組み、ニューラルネットワーク、機械学習の仕組み、ニューラルネットワークについてなどが講座内容に盛り込まれています。
特別技術顧問
AI研究所のG検定対策ディープラーニング講座の技術顧問を紹介します。
松原 仁 氏
1986年東大大学院情報工学専攻博士課程修了。同年通産省工技院 電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)、公立はこだて未来大学教授副理事長等を経て、東京大学大学院情報理工学系研究科AIセンター教授や公立はこだて未来大特任教授等を務める。2020年AI研究所特別技術顧問就任等、この分野において華々しい実績を誇ります。
栗原 聡 氏
慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。NTT基礎研究所、大阪大学大学院情報科学研究科、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現職に従事。電気通信大学に国立大学では初となる人工知能先端研究センター(初代センター長)を設立。人工知能学会理事・編集長などを歴任。人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事するなど、華々しい実績を有します。
申し込みから受講開始までの流れ
AI研究所:G検定対策ディープラーニング講座の申し込みは、WEBサイトの申込フォームに必要事項を入力して行います。申し込み後、メールにてそれぞれのコースに沿った案内がきます。
Avilen:全人類がわかるG検定対策コース
Avilen:全人類がわかるG検定対策コースは、株式会社AVILENが提供するG検定の対策講座です。
株式会社AVILENは、ディープラーニングに関連するツールの開発・販売、AIシステムの受託開発・導入コンサルティング、AI人材育成サービスの開発・販売等を行っている企業で、その知見を活かした質の高いG検定対策の講義を提供しています。
特徴
Avilenの全人類がわかるG検定対策コースの特徴は3つあります。
- オンラインに特化した効率的な学習システムで時間・場所を問わず学習可能!
- わかりやすい教材で初学者でも安心して学べる!
- 当講座受講後に不合格となった場合は全額返金保証あり!
Avilenの全人類がわかるG検定対策コースの特徴は、効率的に学べる学習システムが挙げられます。講義動画の視聴、テストまで全てオンライン完結で受講できるため、時間や場所を問わず、効率的に学習することが可能です。
また、講座の内容も、初学者でもわかりやすいよう現役データサイエンティストとデザイナー監修のもと制作されています。そのため、初めて学ぶ方でも安心して受講することができるでしょう。
さらに、当コース修了後にG検定試験を受験して万一不合格だった場合は、全額返金保証がついているというのも魅力な点です。
「せっかく受講料を支払ったのに、結果が出なかった。」という講座を受講する際の不安も、この制度により払拭されます。もちろん、この制度があるのは、この講座を受ければかなりの確率で合格ができるといった自信の表れでしょう。
「時間や場所を問わずに質の高い講義を受講したい」方、G検定の取得に向けて講座の受講を考えているが、「金銭的なリスクが懸念となっている方」にはおすすめの講座です。
費用・学習期間・総講座時間
Avilen:全人類がわかるG検定対策コースの費用は、20,900円(税込)です。
受講開始より1年間利用可能で、総講義時間は16時間、合格までの想定学習時間は30時間です。
学習形態
全人類がわかるG検定対策コースの学習形態は、講義・テキスト含めてオンラインで完結します。
そのため、忙しい社会人の方でも通勤時間等のスキマ時間に気軽に学習することができます。
講座内容・カリキュラム
Avilen:全人類がわかるG検定対策コースの講座内容は、技術的な知識はもちろんのこと、人工知能の歴史と動向から人工知能と社会・倫理まで、G検定に必要な知識を幅広く網羅した内容です。
以下は学習内容の一覧です。
- 人工知能の歴史と動向
- 機械学習の基礎
- 評価指標
- 数学の基礎と確率
- 機械学習の手法
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
- CNN
- RNN
- 生成モデル
- 深層強化学習
- 画像処理
- 自然言語処理
- 音声処理
- 人工知能と社会・倫理
- 日本・各国のAI政策
講師情報
Avilenの全人類がわかるG検定対策コースの講師の紹介です。
高橋 光太郎氏
東京大学大学院複雑理工学専攻修了。機械学習を用いた地震発生時の即時津波高予測の研究で修士号を取得。AIコンサルティング・開発を務める。また、G検定を主催している日本ディープラーニング協会にて産業促進委員も務められています。
渡邉 雅也氏
統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析経験が豊富。幅広いAI分野の講座の講師を務められ、講師経験も豊富です。
評判・口コミ
Avilenの全人類がわかるG検定対策コースの評判・口コミです。
――三木さんは見事G検定に合格されました。対策する中で苦労したことはありましたか?
AIに関する法律や倫理などのビジネス的な話が苦手で、頭に入りにくかった点です。
大学は理系だったので数学的な知識には苦労しなかったのですが、暗記物がとにかく手こずりました…
――G検定を取得して良かったと思うことはありますか?
AIの基礎知識を効率よく、分かりやすく勉強できたことです。
現在E資格の対策講座を受講していますが、G検定で基礎を学んでいたおかげでスムーズに学習を進められています。
また、会社でAI技術を利用した事業計画を立てることができるようになりました。
E資格も取得して、システムの実装までこなせるエンジニアになりたいですね。
三木 啓史 様
図や表が多く、理解しやすかった。
熊王 斉子 様
申し込みから受講開始までの流れ
Avilen:全人類がわかるG検定対策コースの申込みは、WEBサイトの申込フォームに必要事項を入力して行います。申し込み後、2~3営業日以内に案内がきます。
zero to one:G検定実践トレーニング
zero to oneのG検定実践トレーニングは、株式会社zeroto oneが提供しているG検定対策用の練習問題集です。
株式会社zero to oneは、主にIT系の教育事業を行っている企業で、その知見を活かした高品質な教育サービスを提供しています。
特徴
zero to one:G検定実践トレーニングの特徴は3つあります。
- 練習問題と模擬試験のみ
- G検定の出題範囲に応じて、出題形式である多肢選択式の練習問題を約800題取り揃える!
zero to one:G検定実践トレーニングの特徴は、各項目ごとに取りそろえられた豊富な問題を、オンライン上で繰り返し学習できる点です。
G検定の出題範囲に照らして、出題形式である多肢選択式の練習問題をおよそ800題も取り揃えています。これにより、身に着けた知識を実際の得点に結び付けることができます。アウトプットを徹底的に行いつつ、得点力を向上させることができます。
また、オンラインで学習ができるため、時間や場所を問わず効率的に学習することが可能です。
価格も3,300円(税込)で非常にお手頃価格です。他の講座で知識をインプットしたため、「後はひたすらアウトプットをしたい」という方におすすめです。
費用・学習期間・総講座時間
zero to oneのG検定実践トレーニングの費用は3,300円(税込)です。
約800題の練習問題、本番を想定した模擬試験(全てオンラインで完結)で、講義はありません。10〜20時間程度で完了します。
受講期間は、購入から60日間です。
学習形態
オンラインです。
講座内容・カリキュラム
G検定の出題範囲を一通り網羅した練習問題です。最後に模擬試験もついているため、現状の力を測ったり、最後の仕上げとして適しています。
- Step1 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
- Step2 人工知能をめぐる動向
- Step3 人工知能分野の問題
- Step4 機械学習の具体的手法
- Step5 ディープラーニングの概要
- Step6 ディープラーニングの手法
- Step7 ディープラーニングの研究分野
- Step8 ディープラーニングの応用に向けて
- Step9 G検定トレーニング
講師情報
zero to one:G検定実践トレーニングは、実戦形式の問題集となっているため、講師は存在しません。
申し込みから受講開始までの流れ
zero to one:G検定実践トレーニングの申し込み方法は、WEBサイトに必要情報を入力する形で行われます。申し込み完了後、IDが発行されます。
ARK(アーク):AIジェネラリスト G検定受験セミナー
ARKのAIジェネラリストG検定受験セミナーは、株式会社アークが提供する、G検定取得のための研修セミナーです。
株式会社アークは、主に研修事業を行っており、近年はAI関連の研修にも力を入れています。同社の研修は、合格率が高く、そのことからも質の高さが伺えます。
特徴
ARKのAIジェネラリスト G検定受験セミナーの特徴は3つあります。
- 対面型の3日間セミナー
- AI・IoTの初歩から体系的に学習を進めるため、初学者でも安心して受講可能!
- 高い合格率!
ARKのAIジェネラリストG検定受験セミナーの特徴は、3日間という短期で集中してG検定試験合格に必要な知識を身に着けられる点です。
内容も、初歩的な部分から体系的に学習を進めるため、初学者でも安心して受講が可能となっております。
また、2018年第2回試験、2019年第3回試験において、受講者の合格率100%を達成するなど、質の高さにも定評があります。
費用・学習期間・総講座時間<
費用は、通常コースが132,000円(税込み)、試験不合格の際に3回までセミナーを受けなおせる合格安心オプション付きコースが165,000円(税込み)です。
総講座時間は21時間です。
学習形態
学習形態は3日間の対面型セミナー形式とです。短期間で集中して知識を身に着けたい方におすすめです。
講座内容・カリキュラム
ARK:AIジェネラリストG検定受験セミナーの講座内容・カリキュラムは、G検定シラバスに準拠した内容を一通り網羅しているものとなります。
- 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
- 人工知能をめぐる動向
探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習 - 人工知能分野の問題
トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ - 機械学習の具体的手法
代表的な手法、データの扱い、応用 - 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、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングにおけるデータ量 - ディープラーニングの手法
活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル - ディープラーニングの研究分野
画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル - ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用、法律、倫理、現行の議論
講師情報
ARK:AIジェネラリストG検定受験セミナーの講師の情報は、公開されていません。
申し込みから受講開始までの流れ
WEBサイトの申し込みフォームに必要事項を入力して申し込みます。セミナー開催日はあらかじめ決まっていますので、公式サイトでチェックしましょう。
富士通ラーニングメディア:G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座
富士通ラーニングメディアのG検定対応プログラムAIリテラシー習得講座 は、株式会社富士通ラーニングメディアが提供しているG検定対策の講座です。
株式会社富士通ラーニングメディアは、株式会社富士通のグループ会社のため、大手ならではの安心感もあります。
特徴
G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の特徴は2つです。
- オンライン講座での基礎的なインプットとともに、毎日届く事例解説記事の解説がつく!
- 富士通グループの知見を活かした質の高い講座
富士通ラーニングメディアのG検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の特徴は、オンライン講座で基礎的な知識をインプットできるだけではありません。AIを用いたビジネスの事例が毎日届き考察ができるので、より実践的な知識を身に着けることができます。
また、大手富士通グループの子会社が運営していることから、富士通グループが培ってきた知見を存分に活かした質の高い講義を受けることができます。
費用・学習期間・総講座時間
富士通ラーニングメディアのG検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の費用は、107,800 円(税込)です。
学習期間は4週間で、標準学習時間は20時間です。
学習形態
富士通ラーニングメディア:G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の学習形態は、オンラインによる講義形式で行われます。
リアルタイムで講義を受けることができるので、より緊張感をもって集中して学ぶことができます。
講座内容・カリキュラム
富士通ラーニングメディア:G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の講座内容は、ビジネスパーソンとして、機械学習やディープラーニングを事業に応用するための基礎知識を扱っています。当講座で学ぶことで、G検定試験に合格できる知識も身に着けることができるでしょう。
本講座の到達目標は下記の通りです。
1.AIを導入すべきタスクがどのようなものであるか説明できる。
2.AIビジネスの難しさがどこにあるのかを説明することができる。
3.AIの研究の歴史、扱われている手法の概要を説明できる。
4.AIに関わる周辺技術や、組織編成について説明できる。
5.AIビジネスと働き方改革の関係性を説明できる。
講師情報
富士通ラーニングメディア:G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の講師情報は、公開されていません。
申し込みから受講開始までの流れ
富士通ラーニングメディア:G検定対応プログラムAIリテラシー習得講座の申し込み方法は、WEBサイトの申し込みフォームに必要事項を入力することで行います。
開催スケジュールが公開されているので、受講を考えられている方は公式サイトでチェックしましょう。開催頻度は1-2か月間に1回です。
G検定(ジェネラリスト検定)とは?
G検定は、ディープラーニングを事業に活かすことができる”知識”を有しているかを問う資格です。一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施しています。
ディープラーニングとは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる”機械学習”の手法のひとつです。例えば、自動運転や医療研究など、我々の生活をより便利にするための技術に使われています。ディープラーニングを用いた技術は、世の中からのニーズが増えつつあります。
そのため、 世の中から求められるディープラーニングの知識を体系的に取得できるG検定は、今非常に注目を集めている検定の1つ です。
ちなみに、G検定の正式名称はジェネラリスト検定です。
G検定の受験対象者
G検定の対象者は主に以下のような人です。
- 現状、人工知能やデータ分析、ディープラーニングなどのデータサイエンスに関する業務に携わっており、この分野において更なる深い知見を身に着けたい方
- 現状業務では直接かかわってはいないが、キャリアアップとしてディープラーニングの知見を幅広く身に着けておきたい方
- 転職活動や社内異動のアピール材料として、ディープラーニングの知見を身に着けていることを、”資格”という客観的な形で有しておきたい方
G検定は、仕事で対象業務を行っている方はもちろんのこと、今後のキャリアアップの第一歩として受験する方も多くいます。
受験資格に規定はないため、文系出身で知見が全くないといった方でも、G検定取得により一通りの知識を身に着けることができるでしょう。
「現職の将来性が不安で、世の中からより求められる分野にキャリアチェンジをしたい。」という志向の方の第一歩としてもおすすめです。
G検定を取得して身につくこと:メリット
G検定を取得するメリットは3つです。
- 人工知能等の業務に役に立つ”知識”を幅広く体系的に整理でき、この分野における技術を高められる
- この分野における知見を有していることを、”資格”という客観的な形で証明することができる
- JDLAのロゴマークを名刺に載せることができ、クライアントから信用を得ることができる
G検定を取得することの第一メリットは、人工知能等の業務に役立つ“知識”を幅広く体系的に整理出来ることです。この分野は高い技術力が求められますが、体系的に整理していくことで確実なスキルアップができるのです。
現在この分野における業務を行っている方は、より知見を深めて業務の質を上げることができます。一方、現在この分野における業務を行っていない方でも、体系的な知識を得ることで、あらゆる業務に活かすことができるようになるでしょう。
また、G検定を取得することで、JDLAのロゴマークを名刺に載せることもでき、この分野における知見があることを客観的に証明でき、クライアントからの信頼を得ることにもつなげることができます。
G検定の受験対策講座の選び方
ここまでおすすめのG検定の受験対策講座について紹介してきましたが、果たしてこれだけ多くの講座がある中からどのように選べばいいでしょうか?
講座を選ぶポイントとしては、 「費用面」「学習期間」「学習形態」 を基準として、自身にあったものを選ぶのがおすすめです。
費用面から選ぶ
費用面から選ぶのもひとつの方法です。
講座の費用は、上記で紹介したものだと税込3,300円~761,420円です。ご自身の予算と相談し、最適な価格の講座を選ぶといいでしょう。
しかし、費用によって講座の内容やサポート体制にも影響が出てくる場合もあります。そのため、ただやみくもに価格が安いものを選ぶというのではなく、講座の内容やサポート体制もしっかりと考慮するべきです。その上で、「総合的な費用対効果」を意識して選ぶことをおすすめします。
学習期間から選ぶ
学習期間を基準に選ぶのもひとつの方法です。
「短期で集中して学び、まずは合格を目指す」のか、「じっくりと長時間かけて学び、合格を目指すとともにより深い理解を得る」のか、自身の学習の目的にあった学習期間を選ぶといいでしょう。
学習形式から選ぶ
時間や場所を選ばず、スキマ時間を有効に使いながら学びたい方は動画講義形式がよいでしょう。いつでも自分のタイミングで学習を進められます。
一方、いつでも視聴できる動画だとサボってしまうタイプの人は、リアルタイムのライブ講義か対面タイプのコースがよいでしょう。
G検定試験の内容
試験日・会場
G検定の試験は過去の実績ベースでいうと、 年3回、3月・7月・11月 に実施されています。
実施場所はオンライン実施で、自宅などネット環境のある場所ならどこでも受験することが可能です。
G検定の受験資格、受験費用
G検定の受験資格は特になく、どなたでも受験可能です。
受験費用については、一般が13,200円(税込)、学生が5,500円(税込) です。G検定の難易度・合格率
G検定の合格ラインは公開されていません。
合格率は、2017年~2020年の過去4年間では56.8%、61.6%、71.4%、65.8%と推移しており、しっかりと学習すれば合格できる難易度となっております。
G検定試験の出題範囲(G検定シラバス)
大項目 | 中項目 | 学習目標 | 学習項目 | 詳細キーワード |
人工知能とは | 人工知能の定義 | 人工知能や機械学習の定義を理解する | 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 |
推論、認識、判断、エージェント、古典的な人工知能、機械学習、ディー プラーニング |
人工知能研究の歴史 | ブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究の歴史を学ぶ | 世界初の汎用コンピュータ、ダートマス会議、人工知能研究のブームと冬の時代 | エニアック( ENIAC )、ロジック・セオリスト、トイ・プロブレム、エキスパートシステム、第五世代コンピュータ、ビッグデータ、機械学習、特徴量、ディープラーニング、推論・探索の時代、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 |
|
人工知能をめぐる動向 | 探索・推論 | 第1次ブームで中心的な役割を果たした推論・探索の研究について学ぶ | 迷路(探索木)、ハノイの塔、ロボットの行動計画、ボードゲーム、モンテカルロ法 | 探索木、幅優先探索、深さ優先探索、プランニング、STRIPS、 SHRDLU、AlphaGo(アルファ碁)、ヒューリスティックな知識、Mini- Max法、αβ法、ブルートフォース |
知識表現 | 第2次ブームで中心的な役割を果たした知識表現の研究とエキスパートシステムを学ぶ | 人工無能、知識ベースの構築とエキスパートシステム、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、概念間の関係(is-a と part-of の関係)、オントロジーの構築、ワ トソン君と東ロボくん |
イライザ( ELIZA )、イライザ効果、マイシン( MYCIN )、 DENDRAL、インタビューシステム、is-aの関係、has-aの関係、part-ofの関係、Cycプロジェクト、推移律、ウェブマイニング、データマイニン グ、ワトソン、Question-Answering、セマンティックWeb |
|
機械学習・深層学習 | 機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの研究と歴史、 それぞれの関係について学ぶ | データの増加と機械学習、機械学習と統計的自然言語処理、ニューラルネットワーク、ディープラーニング | ビッグデータ、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、コーパス、人間の神経回路、単純パーセプトロン、誤差逆伝播法、自己符号化器、ILSVRC、特徴量、次元の呪い、機械学習の定 義,パターン認識、画像認識、特徴抽出、一般物体認識、OCR |
|
人工知能分野の問題 | 人工知能分野の問題 | 人工知能の研究で議論されている問題や、人工知能の実現可能性を考察する | トイ・プロブレム、フレーム問題、チューリングテスト、強いAIと弱い AI、シンボルグラウンディング問題、身体性、知識獲得のボトルネック、 特徴量設計、シンギュラリティ |
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 |
機械学習の具体的手法 | 教師あり学習 | 教師あり学習に用いられる学習モデルを理解する | 線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ブースティング、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、自己回帰モデル(AR) | 分類問題、回帰問題、半教師あり学習、ラッソ回帰、リッジ回帰、決定 木、アンサンブル学習、バギング、勾配ブースティング、ブートスラップサンプリング、マージン最大化、カーネル、カーネルトリック、単純パー セプトロン、多層パーセプトロン、活性化関数 、シグモイド関数、ソフトマックス関数、誤差逆伝播法、ベクトル自己回帰モデル(VARモデ ル))、隠れ層、疑似相関、重回帰分析、AdaBoost、多クラス分類、剪定 |
教師なし学習 | 教師なし学習の基本的な理論を理解する | k-means法、ウォード法、主成分分析、協調フィルタリング、トピックモデル | クラスタリング、クラスタ分析、レコメンデーション、デンドログラム (樹形図)、 特異値分解 、多次元尺度構成法、t-SNE、コールドスタート問題、コンテンツベースフィルタリング、潜在的ディリクレ配分法 (LDA)、次元削減、次元圧縮 |
|
強化学習 | 強化学習の基本的な理論を理解する | 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、方策勾配 | 割引率、ε-greedy方策、UCB方策、マルコフ性、状態価値関数、行動価値関数、Q値、Q学習、REINFORCE、方策勾配法、Actor-Critic、A3C | |
モデルの評価 | 学習されたモデルの精度の評価方法と評価指標を理解する | 正解率・適合率・再現率・F値、ROC曲線とAUC、モデルの解釈、モデルの選択と情報量 | 交差検証、ホールドアウト検証、k- 分割交差検証、混同行列、過学習、未学習、正則化、L0正則化、L1 正則化、L2 正則化、、ラッソ回帰、リッジ回帰、LIME、SHAP、オッカムの剃刀、赤池情報量基準(AIC)、汎化性能、平均二乗誤差、偽陽性-偽陰性、第一種の過誤-第二種の過誤、訓練 誤差、汎化誤差、学習係数、誤差関数 |
|
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 |
ディープラーニングを理解する上で押さ えておくべき事柄を理解する |
パーセプトロン、多層パーセプトロン、ディープラニングとは、勾配消失 問題,信用割当問題 |
誤差逆伝播法 |
ディープラーニングのアプローチ | ディープラーニングがどういった手法に よって実現されたのかを理解する |
事前学習、オートエンコーダ(自己符号化器)、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 |
制限付きボルツマンマシン | |
ディープラーニングを実現するには | ディープラーニングを実現するために必要ものは何か、何故ディープラニングが 実現できたかを理解する |
CPUとGPU、GPGPU、ディープラーニングのデータ量 | TPU | |
活性化関数 | ニューラルネットワークにおいて重要な 役割をになう活性化関数を理解する |
tanh関数、ReLU関数,シグモイド関数,ソフトマックス関数 | Leaky ReLU関数 | |
学習の最適化 | ディープラーニングの学習に用いられるアルゴリズムである勾配降下法を理解する。 そして勾配降下法にはどのような課題があり、どうやって解決するかを理解する | 勾配降下法、勾配降下法の問題と改善 | 学習率、誤差関数、交差エントロピー、イテレーション、エポック、局所最適解、大域最適解、鞍点、プラトー、モーメンタム、AdaGrad、 AdaDelta、RMSprop、ADAM、AdaBound、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、最急降下法、バッチ学習、ミニバッチ学習、オンライン学習、 データリーケージ | |
更なるテクニック | ディープラーニングの精度をさらに高めるべく考えられた数々のテクニックを理 解する |
ドロップアウト、早期終了、データの正規化・重みの初期化、バッチ正規化 | 過学習、アンサンブル学習、ノーフリーランチの定理、二重降下現象、正規化、標準化、白色化 | |
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 (CNN) |
CNNの構造を理解し、各層の役割と層間のデータの流れについて理解する | CNNの基本形、畳み込み層、プーリング層、全結合層、データ拡張、CNNの発展形、転移学習とファインチューニング | ネオコグニトロン、LeNet、サブサンプリング層、畳み込み、フィルタ、最大値プーリング、平均値プーリング、グローバルアベレージプーリン グ、Cutout、Random Erasing、Mixup、CutMix、MobileNet、 Depthwise Separable Convolution、Neural Architecture Search(NAS)、EfficientNet、NASNet、MnasNet、転移学習、局所結合構造、ストライド、カーネル幅,プーリング,スキップ結合、各種デー タ拡張、パディング、 |
深層生成モデル | 生成モデルにディープラーニングを取り 入れた深層生成モデルについて理解する |
生成モデルの考え方、変分オートエンコーダ(VAE)、敵対的生成ネット ワーク(GAN) |
ジェネレータ (生成器)、ディスクリミネータ (識別器)、DCGAN、 Pix2Pix、CycleGAN |
|
画像認識分野 | ディープラーニングの画像認識への応用事例や代表的なネットワーク構成を理解する。 | 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 | ILSVRC、AlexNet、Inceptionモジュール、GoogLeNet、VGG、Skip connection、ResNet、Wide ResNet、DenseNet、SENet、R-CNN、 FPN、YOLO、矩形領域、SSD、Fast R-CNN、Faster R-CNN、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーション、FCN(Fully Convolutional Netwok)、 SegNet、U-Net、PSPNet、Dilation convolution、Atrous convolution、DeepLab、Open Pose、Parts Affinity Fields、Mask R- CNN |
|
音声処理と自然言語処理分野 | 音声と言語の時系列データをモデルで取り扱うためのニューラルネットワークモデルと最新の研究成果などを理解する | データの扱い方、RNN(リカレントニューラルネットワーク)、 Transformer、自然言語処理におけるPre-trained Models | LSTM、CEC、GRU、Bidirectional RNN(双方向RNN)、RNN Encoder-Decoder、BPTT、Attention、A-D変換、パルス符号変調器、高速フーリエ変換、スペクトル包絡、メル周波数ケプストラム係数、フォルマント、フォルマント周波数、音韻、音素、音声認識エンジン、隠れマルコフモデル、WaveNet、メル尺度、N-gram、Bag-of-Words(BoW)、ワンホットベクトル、TF-IDF、単語埋め込み、局所表現、分散表現、 word2vec、スキップグラム、CBOW、fastText、ELMo、Sour言語モデル、CTC、Seq2Seq、Source-Target Attention、Encoder-Decoder Attention、Self-Attention、位置エンコーディング、GPT、GPT-2、 GPT-3、BERT、GLUE、Vision Transformer、構文解析、形態要素解析 |
|
深層強化学習分野 | 強化学習にディープラーニングを組み込んだ深層強化学習の基本的な手法とその応用分野について理解する | 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 | DQN、ダブルDQN、デュエリングネットワーク、ノイジーネットワー ク、Rainbow、モンテカルロ木探索、アルファ碁、アルファ碁ゼロ、アルファゼロ、マルチエージェント強化学習、OpenAI Five、アルファス ター、状態表現学習、連続値制御、報酬成型、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 | ディープラニングのモデルの解釈性の手 法について理解する |
ディープラニングのモデルの解釈性問題、Grad-CAM | モデルの解釈、CAM | |
モデルの軽量化 | 計算リソースが十分ではないエッジデバイス等で学習モデルを活用する方法を理 解する |
エッジAI、モデル圧縮の手法 | 蒸留、モデル圧縮、量子化、プルーニング | |
ディープラーニングの社会実装に向けて | AIと社会 | AIを利活用するための、考えるべき論点や基本となる概念を国内外の議論や事例 を参照に理解する |
AIのビジネス活用と法・倫理、 | AIによる経営課題の解決と利益の創出、法の順守、ビッグデータ、IoT、 RPA、ブロックチェーン |
AIプロジェクトの進め方 | AIプロジェクトをどのように進めるか、全体像と各フェーズで注意すべき点など を理解する。 |
AIプロジェクト進行の全体像、AIプロジェクトの進め方、AIを運営すべきかの検討、AIを運用した場合のプロセスの再設計、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、 |
CRISP-DM、MLOps、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 | |
データの収集 | AIの学習対象となるデータを取得・利用するときに注意すべきことや、データを共有しながら共同開発を進める場合の留 意点を理解する |
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、学習可能なデータの収集、データセットの偏りによる注意、外部の役割と責任を明確にした連携 | オープンデータセット、個人情報保護法、不正競争防止法、著作権法、特許法、個別の契約、データの網羅性、転移学習、サンプリング・バイア ス、他企業や他業種との連携、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 |
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データの加工・分析・学習 | 集めたデータを加工・分析・学習させるときの注意点を理解する | 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 | アノテーション、匿名加工情報、カメラ画像利活用ガイドブック、ELSI、ライブラリ、Python、Docker、Jupyter Notebook、 XAI、フィルター バブル、FAT、PoC |
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実装・運用・評価 | 実際にサービスやプロダクトとしてAIシステムを世に出す局面で注意すべきことを理解する | 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 | 著作物、データベースの著作物、営業秘密、限定利用データ、オープンデータに関する運用除外、秘密管理、個人情報、GDPR、十分性制定、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 |
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クライシス・マネジメント | AIプロジェクトにおいてコーポレートガバナンスや内部統制、予期せぬことが起きた場合の対応などクライシス・マネジメント(危機管理)に備えることの重要 性を理解する。 |
体制の整備、有事への対応、社会と対話・対応のアピール、指針の作成と議論の継続、プロジェクトの計画への反映 | 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、AIと安全保障・軍事技術、実施状況の公開、透明性レポート、よりどころとする原則や指針、Partnership on AI、運用の改善やシステムの改修、次への開発と循環 | |
数理・統計 | 数理・統計 | 機械学習を行う上で最適化は重要であ る。最適化に必要な必要な数学基礎知識や微分を理解する。また機械学習で必要となる統計学基礎も理解する。 | 統計検定3級程度の基礎的な知識 | 統計検定3級程度の基礎的キーワードと計算問題 |
G検定は就職・転職に役立つ?
G検定は就職・転職に役立つののでしょうか。結論から言うと、 G検定は就職・転職に役立ちます 。
なぜなら、G検定を取得することで、ディープラーニングの活用における体系的な知識を持っていることを第三者から証明してもらえるためです。面接においても、基礎的な知識を有している人材であるというアピールができます。
また、資格を取得していることで、「新しい知識を学ぶ姿勢」のアピールともなるでしょう。仮にこの分野における経験が浅くても、技術進歩が早いこの分野において、「今後も継続的な学びができる人材である」といったアピール材料にもなるでしょう。
しかし、注意しておきたいのは、G検定を取得したからと言って、その資格だけで簡単に就職や転職ができるものではないということです。
G検定は、あくまでディープラーニングの活用における体系的な知識を取得するものです。この分野で活躍するための第一歩ととらえ、更なる学びや実践を積む努力も必要です。
あなたも、市場価値の高いIT人材を目指してみませんか?
G検定対策講座のまとめ
最後に本記事のまとめです。
運営 | 講座名 | 税込受講料 | 受講形態 | 内容 |
アガルート | G検定対策講座 | 65,780円 | 動画講義 テキスト |
G検定対策 |
資格スクエア | G検定対策講座 | 66,000円 | 動画講義 テキスト |
G検定対策 |
ヒューマンアカデミー | IT総合コースAI基礎専攻 | 761,420円 | 動画講義 テキスト |
AI全般 |
アガルートアカデミーと資格スクエアは、G検定に特化した対策講座を提供しています。
ヒューマンアカデミーはAI全般を学ぶコースのカリキュラムのひとつにG検定対策講座があります。G検定だけでなく、AIを仕事にしている人、AIを仕事にしたい人にオススメです。
G検定に限らずAIやデータサイエンスなどIT系スキルの取得を考えられている方は経済産業省の「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」も役立つかもしれません。民間企業が提供するITに関する様々な講座が紹介されています。
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