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G検定「ディープラーニング技術」出題ポイント解説
G検定の分野3『ディープラーニング技術』の頻出論点を整理。ニューラルネット基礎・CNN/RNN/Transformer・生成AI・LLM・最新トピックを体系化して解説します。
※受験料・試験日程・シラバス・出題内容は改定される場合があります。最新情報は必ずJDLA公式情報でご確認ください。
ニューラルネットワーク基礎
- パーセプトロン: 1958年ローゼンブラット提案・線形分離可能問題のみ
- 多層パーセプトロン（MLP）: 中間層追加でXOR等の非線形問題解決
- 誤差逆伝播法: 出力誤差を出力層→入力層に伝播し勾配計算
- 勾配消失問題: 深層NNで勾配が小さくなり学習進まず・ReLU等で緩和
活性化関数
| 関数 | 出力範囲 | 主な用途 |
|---|---|---|
| ステップ関数 | 0または1 | パーセプトロン（古典） |
| シグモイド | 0〜1 | 二値分類出力層・確率出力 |
| tanh | -1〜1 | 中間層（古典）・RNN等 |
| ReLU | x≥0でx、x<0で0 | 中間層の標準（勾配消失緩和） |
| Leaky ReLU | x≥0でx、x<0で0.01x | Dead ReLU問題対策 |
| Softmax | 合計1の確率分布 | 多クラス分類出力層 |
最適化アルゴリズム
- SGD: 確率的勾配降下法・基本
- Momentum: 過去勾配の慣性追加
- AdaGrad: 適応的学習率・頻出特徴で減衰
- RMSprop: AdaGradの改善・指数移動平均
- Adam: Momentum+RMSpropの組合せ・深層学習標準
CNN系（畳み込みニューラルネット）
- LeNet: 1990年代・CNNの元祖（ヤン・ルカン）
- AlexNet: 2012年ILSVRC優勝・第3次AIブーム起点
- VGG: 2014年・3×3畳み込みの単純な層スタック
- GoogLeNet（Inception）: 2014年・Inceptionモジュール
- ResNet: 2015年・残差接続で超深層化（152層等）
- MobileNet: 軽量化・モバイル端末向け
- EfficientNet: 精度と効率のバランス最適化
RNN系（時系列・系列処理）
- RNN: 前時刻の隠れ状態を次時刻に伝える基本型
- LSTM: 1997年・入力/忘却/出力ゲートで長期依存解決
- GRU: LSTMの軽量版・ゲート2つ
- seq2seq: エンコーダ・デコーダ構造・機械翻訳等
- Attention機構: 関連度に応じた重み付け・seq2seqの限界解決
Transformer系（現代の主役）
- Transformer: 2017年Google『Attention Is All You Need』・Self-Attention・並列計算可能
- BERT: 2018年Google・双方向・Masked LM事前学習・エンコーダのみ
- GPT: OpenAI・自己回帰生成・デコーダのみ・GPT-3/4で社会的普及
- T5: Text-to-Textで全タスク統一・Google
- ChatGPT: GPTベース対話AI・2022年公開で生成AI時代到来
生成モデル
- GAN（2014年・グッドフェロー）: 生成器vs識別器の対立学習
- DCGAN: GAN+CNNで画像生成精度向上
- CycleGAN: ペアなし画像変換（馬↔シマウマ等）
- StyleGAN: NVIDIAの高品質人物画像生成
- VAE: 確率的潜在変数を持つ生成モデル
- 拡散モデル（Diffusion Model）: ノイズから徐々に生成・現主流
- Stable Diffusion・DALL-E・Midjourney: 主要画像生成AI
強化学習のディープラーニング応用
- DQN: Q学習+CNN（DeepMind 2013年・Atari）+ Experience Replay+Target Network
- AlphaGo: ディープラーニング+MCTS+人間棋譜+自己対戦
- AlphaGo Zero: 完全自己対戦のみで学習・AlphaGoを100戦100勝
- AlphaZero: 囲碁/将棋/チェスの汎用版
- AlphaStar: StarCraft IIで人間プロに勝利
生成AI時代の最新トピック
- LLM（大規模言語モデル）: GPT-3/4・Claude・Gemini・Llama等
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）: 外部知識検索+生成・ハルシネーション抑制
- LoRA: 低ランク行列で効率的ファインチューニング（PEFT）
- プロンプトエンジニアリング: Few-shot・Chain of Thought・Zero-shot CoT
- マルチモーダルAI: テキスト+画像+音声等の統合（GPT-4V等）
- AIエージェント: LLMベース自律システム・計画・ツール使用・自己修正
- 基盤モデル（Foundation Model）: 大規模事前学習モデル・転移学習基盤
正則化・学習安定化
- ドロップアウト: 訓練時ランダム無効化・Hintonら提案
- バッチ正規化: 層入力を正規化・学習速度向上
- レイヤー正規化: バッチサイズに依存しない正規化（Transformer等）
- 重み減衰（L2正則化）: モデル複雑度抑制
- 勾配クリッピング: 勾配爆発防止（RNN等）
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