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どーも、りけーこっとんです。
G検定受験の方はご存じだと思いますが、G検定はカンニングが公認された珍しい試験。
つまりチートシート・カンニングシートなどを作っておけば、合格率も上がるのでは？と思うわけです。
ということで、G検定のチートシートを作成しました。
2021年7月対応のシラバスに掲載されている「詳細キーワード」を全てこの１ページにまとめました。
それぞれの単語をタップすると解説に飛べるようになっています。
是非、皆さんの合格に役立ててください！
人工知能とは
以下のカンニングシートから、人工知能の概要の解説に飛べます。
| 人工知能の定義 | ||
| 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 | ||
| 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 |
人工知能を巡る動向
以下のカンニングシートから、人工知能の社会的な動向の解説に飛べます。
人工知能分野の問題
以下のカンニングシートから、人工知能分野の問題の解説に飛べます。
機械学習の具体的手法
以下のカンニングシートから、機械学習の手法の解説に飛べます。
ディープラーニングの概要
以下のカンニングシートから、ディープラーニングの概要の解説に飛べます。
| 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 | ||
| 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 | ||
| ディープラーニングを 実現するには | ||
| TPU | ||
| 活性化関数 | ||
| Leaky ReLU関数 | ||
| 学習の最適化 | ||
| 交差エントロピー | 誤差関数 | 学習率 |
| イテレーション | エポック | 局所最適解 |
| 帯域最適解 | 鞍点 | プラトー |
| モーメンタム | AdaGrad | AdaDelta |
| ハイパーパラメータ | Adam | AdaBound |
| ランダムサーチ | RMSprop | AMSBound |
| グリッドサーチ | 確率的勾配降下法 | 最急降下法 |
| データリーケージ | バッチ学習 | ミニバッチ学習 |
| オンライン学習 | ||
| 更なるテクニック | ||
| アンサンブル学習 | 過学習 | 正規化 |
| ノーフリーランチの定理 | 標準化 | 白色化 |
| 二重降下現象 |
ディープラーニングの手法
以下のカンニングシートから、ディープラーニングの手法の解説に飛べます。
ディープラーニングの社会実装に向けて
以下のカンニングシートから、ディープラーニングの社会実装についての解説に飛べます。
数理・統計
シラバスには「統計検定三級程度の知識」とあるため、G検定で見かけるキーワードを抜粋しました。
（公式の情報では無いのでご注意ください）
以下のカンニングシートのリンクに飛ぶと、関連キーワードが全て解説されています。
| データの種類 | ||||
| 量的変数 | 質的変数 | 名義尺度 | 順序尺度 | 比例尺度 |
| 間隔尺度 | ||||
| 統計学 | ||||
| 記述統計学 | 推測統計学 | ベイズ統計学 | ||
| 標本調査 | ||||
| 母集団 | 全数調査 | 標本 | 単純無作為抽出法 | 層別標本抽出法 |
| 集落抽出法 | 多段抽出法 | |||
| 統計グラフ・表 | ||||
| ヒストグラム | 散布図 | 箱ひげ図 | 度数分布表 | クロス集計表 |
| データの集計 | ||||
| 階級 | 階級値 | 度数 | 累積度数 | 相対度数 |
| 累積相対度数 | ||||
| データの散らばり | ||||
| 最小値・最大値 | 範囲 | 中央値 | 四分位数 | 四分位範囲 |
| 分散 | 標準偏差 | 共分散 | 相関係数 | 偏差値 |
| 確率分布 | ||||
| 確率変数 | 確率分布 | 正規分布 | 二項分布 | |
| ベイズ統計学 | ||||
| ベイズの定理 | ベイズ推定 |
G検定はカンニングOKではあるものの、正直全てを検索して調べていれば時間は足りません。
G検定合格には基本的に暗記をしていく、と思うのが確実でしょう。
皆さんのG検定合格に役立てれば幸いです！