G検定5.4 深層強化学習（DQN、A3C、AlphaStar、RLHFなど）
強化学習は「環境と相互作用しながら報酬を最大化する学習方法」です。そこにディープラーニングを組み合わ...
検定
G検定 G検定5.3 音声処理（音声認識、WaveNet、CTC、話者識別など）
音声処理は、人間の「声」を対象とするディープラーニング応用分野です。音声の波形データは連続値かつ時系...
G検定5.2 自然言語処理（word2vec、BERT、GPT、LLM、ChatGPT）
自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）は、人間の言語をコン...
G検定5.1 画像認識（CNN系、YOLO、ResNet、Vision Transformerなど）
画像認識は、ディープラーニングが最も大きな成果を上げた分野の一つです。特に2012年の ImageN...
G検定4.7 要素技術（CNN、RNN、Attention、オートエンコーダ、データ拡張、スキップ結合など）
ディープラーニングの成功を支えるのは、多様な 要素技術（アーキテクチャや工夫） です。本節では代表的...
G検定4.6 最適化手法（SGD、Adam、学習率調整、ハイパーパラメータ探索）
ディープラーニングの学習において、モデルの重みを更新するために利用されるのが 最適化手法（Optim...